論文の概要: Supervised Discriminative Sparse PCA with Adaptive Neighbors for Dimensionality Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03103v2
• Date: Sun, 12 Jan 2020 15:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 04:19:51.045555
• Title: Supervised Discriminative Sparse PCA with Adaptive Neighbors for Dimensionality Reduction
• Title（参考訳）: アダプティブ隣り合わせ型分別スパルスPCAによる次元化
• Authors: Zhenhua Shi, Dongrui Wu, Jian Huang, Yu-Kai Wang, Chin-Teng Lin
• Abstract要約: そこで本研究では, 適応隣り合わせの線形次元削減手法(SDSPCAAN)を提案する。 その結果、グローバルデータ構造とローカルデータ構造、およびラベル情報の両方が、より次元性の低減に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.1456603605763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dimensionality reduction is an important operation in information visualization, feature extraction, clustering, regression, and classification, especially for processing noisy high dimensional data. However, most existing approaches preserve either the global or the local structure of the data, but not both. Approaches that preserve only the global data structure, such as principal component analysis (PCA), are usually sensitive to outliers. Approaches that preserve only the local data structure, such as locality preserving projections, are usually unsupervised (and hence cannot use label information) and uses a fixed similarity graph. We propose a novel linear dimensionality reduction approach, supervised discriminative sparse PCA with adaptive neighbors (SDSPCAAN), to integrate neighborhood-free supervised discriminative sparse PCA and projected clustering with adaptive neighbors. As a result, both global and local data structures, as well as the label information, are used for better dimensionality reduction. Classification experiments on nine high-dimensional datasets validated the effectiveness and robustness of our proposed SDSPCAAN.
• Abstract（参考訳）: 情報可視化,特徴抽出,クラスタリング,回帰,分類において,特にノイズの多い高次元データを処理するための重要な操作である。 しかし、既存のアプローチのほとんどは、データのグローバル構造かローカル構造を保存しているが、両方ではない。 主成分分析(PCA)のようなグローバルなデータ構造のみを保持するアプローチは、通常、外れ値に敏感である。 局所性保存プロジェクションのような局所データ構造のみを保存するアプローチは通常、教師なし(そのためラベル情報は使用できない)で、固定された類似性グラフを使用する。 そこで本研究では, 線形次元削減手法として, 適応隣人との識別的スパースPCA(SDSPCAAN)を新たに提案し, 適応隣人とのクラスタリングを図った。 その結果、グローバルデータ構造とローカルデータ構造、およびラベル情報の両方が、より次元性の低減に使用される。 9つの高次元データセットの分類実験により,提案したSDSPCAANの有効性とロバスト性を検証した。

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