論文の概要: Dimensionality Reduction via Diffusion Map Improved with Supervised Linear Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03440v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 04:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 11:46:17.608161
• Title: Dimensionality Reduction via Diffusion Map Improved with Supervised Linear Projection
• Title（参考訳）: 重み付き線形投影による拡散マップによる次元化
• Authors: Bowen Jiang, Maohao Shen
• Abstract要約: 本稿では、データサンプルが1つの基礎となる滑らかな多様体上に存在すると仮定する。 ペアワイズローカルカーネル距離を用いてクラス内およびクラス間類似性を定義する。 クラス内類似度を最大化し、クラス間類似度を同時に最小化する線形射影を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7513645771137178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When performing classification tasks, raw high dimensional features often contain redundant information, and lead to increased computational complexity and overfitting. In this paper, we assume the data samples lie on a single underlying smooth manifold, and define intra-class and inter-class similarities using pairwise local kernel distances. We aim to find a linear projection to maximize the intra-class similarities and minimize the inter-class similarities simultaneously, so that the projected low dimensional data has optimized pairwise distances based on the label information, which is more suitable for a Diffusion Map to do further dimensionality reduction. Numerical experiments on several benchmark datasets show that our proposed approaches are able to extract low dimensional discriminate features that could help us achieve higher classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 分類タスクを行う場合、生の高次元特徴はしばしば冗長な情報を含み、計算の複雑さと過度に適合する。 本稿では,データサンプルが単一の滑らかな多様体上に存在し,ペアワイズ局所カーネル距離を用いてクラス内およびクラス間類似性を定義することを仮定する。 本研究では, クラス内類似度を最大化し, クラス間類似度を同時に最小化する線形射影を見出すことを目的として, 投影された低次元データはラベル情報に基づいてペアワイズ距離を最適化した。 いくつかのベンチマークデータセットの数値実験により,提案手法は高い分類精度を実現する上で有効な,低次元の識別特徴を抽出できることが示されている。

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