Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interactive Dimensionality Reduction for Comparative Analysis

論文の概要: Interactive Dimensionality Reduction for Comparative Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15481v1
Date: Tue, 29 Jun 2021 15:05:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-30 15:33:39.008222
Title: Interactive Dimensionality Reduction for Comparative Analysis
Title（参考訳）: 比較解析のための対話的次元性低減
Authors: Takanori Fujiwara, Xinhai Wei, Jian Zhao, Kwan-Liu Ma
Abstract要約: 我々は,新しいDR手法であるULCAをインタラクティブなビジュアルインターフェースと統合する,インタラクティブなDRフレームワークを導入する。 ULCAは差別分析とコントラスト学習という2つのDRスキームを統合し、様々な比較分析タスクをサポートする。我々は,ULCA結果を対話的に洗練する最適化アルゴリズムを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.52130400665133
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Finding the similarities and differences between two or more groups of datasets is a fundamental analysis task. For high-dimensional data, dimensionality reduction (DR) methods are often used to find the characteristics of each group. However, existing DR methods provide limited capability and flexibility for such comparative analysis as each method is designed only for a narrow analysis target, such as identifying factors that most differentiate groups. In this work, we introduce an interactive DR framework where we integrate our new DR method, called ULCA (unified linear comparative analysis), with an interactive visual interface. ULCA unifies two DR schemes, discriminant analysis and contrastive learning, to support various comparative analysis tasks. To provide flexibility for comparative analysis, we develop an optimization algorithm that enables analysts to interactively refine ULCA results. Additionally, we provide an interactive visualization interface to examine ULCA results with a rich set of analysis libraries. We evaluate ULCA and the optimization algorithm to show their efficiency as well as present multiple case studies using real-world datasets to demonstrate the usefulness of our framework.
Abstract（参考訳）: データセットの2つ以上のグループ間の類似点と相違点を見つけることは、基本的な分析課題である。高次元データでは、次元還元(dr)法が各群の特性を見つけるためにしばしば用いられる。しかし、既存のDR法は、グループを最も区別する要因を識別するなど、各手法が狭義の分析対象にのみ設計されているため、比較分析に限られた能力と柔軟性を提供する。本研究では,新しいDR手法であるULCA(Unified linear comparative analysis)と対話型ビジュアルインタフェースを統合する対話型DRフレームワークを提案する。 ULCAは差別分析とコントラスト学習という2つのDRスキームを統合し、様々な比較分析タスクをサポートする。比較分析の柔軟性を実現するため,分析者がULCA結果をインタラクティブに洗練する最適化アルゴリズムを開発した。さらに,豊富な解析ライブラリを用いてULCA結果を調べるためのインタラクティブな可視化インタフェースを提供する。我々は、ULCAと最適化アルゴリズムを評価し、その効率性を示すとともに、実世界のデータセットを用いた複数のケーススタディを提示し、我々のフレームワークの有用性を実証する。

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