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J-GLOBAL ID：202202278301755371   整理番号：22A0731436

水生生態学における生物学的指標の非拘束配位と分類のための均一多様体近似と射影(UMAP)の適用【JST・京大機械翻訳】

The application of Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) for unconstrained ordination and classification of biological indicators in aquatic ecology

著者 (7件)： Milosevic Djuradj (University of Nis, Faculty of Sciences and Mathematics, Department of Biology and Ecology, Visegradska 33, 18000 Nis, Serbia) ,  Medeiros Andrew S. (School for Resource and Environmental Studies, Dalhousie University, Halifax, Canada) ,  Stojkovic Piperac Milica (University of Nis, Faculty of Sciences and Mathematics, Department of Biology and Ecology, Visegradska 33, 18000 Nis, Serbia) ,  Cvijanovic Dusanka (University of Novi Sad, Faculty of Sciences, Trg Dositeja Obradovica 3, 21000 Novi Sad, Serbia) ,  Soininen Janne (Department of Geosciences and Geography, University of Helsinki, Finland) ,  Milosavljevic Aleksandar (University of Nis, Faculty of Electronic Engineering, Aleksandra Medvedeva 14, 18000 Nis, Serbia) ,  Predic Bratislav (University of Nis, Faculty of Electronic Engineering, Aleksandra Medvedeva 14, 18000 Nis, Serbia)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 815  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 淡水生態学の研究におけるコミュニティ構造の解析は,しばしば多変量データを処理するための次元縮小の適用を必要とする。高次元(分類群/環境パラメータ×数),非線形関係,異常値,高変動性は,通常,多変量データセットの可視化と解釈を妨げる。ここでは,均一多様体近似と投影(UMAP)を用いた新しい統計的設計,およびLouvainアルゴリズムを用いたコミュニティ分割を提案し,二次元空間における水生生物相の構造を分類し,分類した。このアプローチを,珪藻類,大型植物類,チロン科類(幼生および亜化石)および魚類に対する5つの以前に発表されたデータセットの実証により提示した。主成分分析(PCA)とWardのクラスタ化も用いて,調整と分類のための従来のアプローチと比較してUMAP手法の比較可能性を評価した。二次元空間におけるサンプリングサイトの配置は,PCAと比較して,UMAPアプローチを用いて,より高密度で,解釈が容易であった。UMAP順序空間におけるLouvainアルゴリズムを用いたコミュニティ構造の分類は,PCAにおけるWardアルゴリズムの使用で得られたクラスタパターンよりも多数の次元を持つデータに対して高い分類強度を示した。ヒートマップによって提示された環境勾配は,水生コミュニティの配置パターンでオーバレイされ,UMAPによって得られた配置が生態学的に意味があることを確認した。これは,生態学的データセットに関するLouvainアルゴリズムを用いた分類によるUMAPアプローチを適用した最初の研究である。局所および大域構造の性能,およびアルゴリズムによって決定されたクラスタの数は,このアプローチを従来のアプローチより強力にすることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *多様体 ,  魚類 ,  可視化 ,  *近似法 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  化石 ,  二次元 ,  *生態学 ,  異常値 ,  *射影 ,  主成分分析 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 水生態学 ,  次元縮小 ,  コミュニティ構造 ,  多変量アプローチ ,  序章 ,  分類

分類 (1件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 水生生態学 ,  生物学的指標 ,  拘束 ,  分類 ,  多様体 ,  近似 ,  射影