論文タイトル

Mixed product-based regularization for sparse matrix factorization in biclustering

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バイクラスタリングは、データ行列から互いに関連する行と列の部分集合を同時に見つける手法です。従来のスパース低ランク行列分解では、複数のバイクラスターが重なる場合、異なる成分が同じ変数を繰り返し選択し、結果が冗長または不安定になることがありました。

本論文では、成分内のスパース性と成分間の重複抑制を同時に扱う、混合積型正則化法を提案しました。シミュレーションと乳がんマイクロアレイデータへの適用により、重複を抑えた解釈しやすいバイクラスターを得られることを示しています。

採択日：2026年3月22日

執筆者

※所属は論文作成当時／敬称略

王 際強	九州大学 大学院マス・フォア・イノベーション連係学府
廣瀬 慧	九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所