Methods of decomposing complex data

Details Methods of decomposing complex data Methods of decomposing complex data

G - Physics

06

F

G06F 17/00 (2006.01) C12N 15/10 (2006.01) C12P 19/34 (2006.01) C12Q 1/68 (2006.01) G01N 33/58 (2006.01) G01S 3/16 (2006.01) G06F 17/16 (2006.01)

Patent

CA 2372447

The invention includes a computer implemented process to identify at least one pattern and its distribution in a set of data for the purpose of interpreting the data. The process comprises (a) representing a set of data by an original data matrix D residing in a storage device, and; (b) decomposing the set of data into a set of patterns represented by a matrix F and their distribution represented by a matrix A, wherein the matrix F represents the set of patterns needed to describe the data and the matrix A represents the distribution of the set of patterns within the data matrix D, the decomposing comprising performing a Bayesian-based Monte Carlo calculation using at least the data matrix D to determine the matrices A and F, wherein the matrices A and F reconstruct the data matrix D and are more amenable to analysis than the data matrix D. Application of the process to environmental, biological and medical, econometric, and other fields is included in the invention.

L'invention concerne un processus informatisé permettant d'identifier au moins un motif et sa distribution dans un ensemble de données, dans le but d'interpréter ces données. Ce processus consiste à (a) représenter un ensemble de données par une matrice de données originales D dans un dispositif de stockage, et à (b) décomposer l'ensemble de données en un ensemble de motifs, représentés par une matrice F, et leurs distributions, représentées par une matrice A, la matrice F représentant l'ensemble de motifs nécessaires pour décrire les données et la matrice A représentant la distribution de l'ensemble des motifs dans la matrice D. La décomposition consiste à exécuter un calcul Monte Carlo bayésien utilisant au moins la matrice D pour déterminer les matrices A et F, qui peuvent reconstruire la matrice de données D mais qui conviennent mieux que celle-ci à l'analyse. L'invention concerne également l'application de ce processus aux domaines de l'environnement, biologique et médical, économétrique ainsi qu'à d'autres domaines.

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