@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02002711,
 author = {田口,善弘 and ターキー,ターキー},
 issue = {35},
 month = {Jun},
 note = {本レポートは、Y-h. TaguchiとTurki Turkiによる論文「Projection in genomic analysis: A theoretical basis to rationalize tensor decomposition and principal component analysis as feature selection tools [1]」を基に、ゲノム解析における射影追跡（PP）、主成分分析（PCA）、およびテンソル分解（TD）に基づく非教師特徴抽出（FE）の理論的根拠をまとめる。これらの手法は、統計的検定に基づく従来の手法と比較して優れた性能を示すが、その理由は不明であった。本研究では、PPを用いてPCAおよびTDの成功を理論的に説明し、3つのデータセット（腎臓がんのバイオマーカー特定とCOVID-19の創薬）への適用を通じて検証する。結果として、PCAおよびTDがK-meansクラスタリングのセントロイド部分空間に対応し、生物学的に意味のある遺伝子選択を可能にすることが示された。また、シャッフリングによるヌル分布を用いた検証により、閾値の妥当性が確認された。},
 title = {ゲノム解析における射影手法：テンソル分解と主成分分析の特徴選択ツールとしての理論的根拠},
 year = {2025}
}