Выбор способа декомпозиции пространства признаков для нелинейного снижения размерности
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Компьютерная оптика. |
| ISSN: | 2412-6179 0134-2452 |
| Popis: | В работе рассматриваются два подхода к иерархической декомпозиции пространства признаков для повышения эффективности нелинейного метода снижения размерности. Первый подход, предложенный автором настоящей работы, основывается на декомпозиции исходного пространства признаков с использованием иерархической кластеризации. Второй оригинальный подход основывается на иерархической декомпозиции целевого пространства с использованием KD-деревьев. Анализируемые подходы оцениваются с точки зрения эффективности работы нелинейного метода снижения размерности. This paper considers two approaches to the hierarchical decomposition of the feature space to improve the efficiency of the non-linear dimensionality reduction method. The first approach suggested by the author of the paper is based on the decomposition of the original feature space using hierarchical clustering. The second original approach is based on a hierarchical decomposition of the target space by using a KD-Tree. The approaches analyzed are evaluated in terms of the efficiency of the non-linear dimensionality reduction method. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|
