論文の概要: CCP: Correlated Clustering and Projection for Dimensionality Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04189v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 23:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 04:31:31.444718
• Title: CCP: Correlated Clustering and Projection for Dimensionality Reduction
• Title（参考訳）: CCP: 相関クラスタリングと次元化のための投影
• Authors: Yuta Hozumi, Rui Wang, Guo-Wei Wei
• Abstract要約: Correlated Clustering and Projectionは、マトリックスを解決する必要のない、新しいデータドメイン戦略を提供する。 CCPは、高次元の機能を相関クラスタに分割し、各クラスタの相関した機能を1次元の表現に分割する。 提案手法は、さまざまな機械学習アルゴリズムに関連するベンチマークデータセットを用いて検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.992724190105578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most dimensionality reduction methods employ frequency domain representations obtained from matrix diagonalization and may not be efficient for large datasets with relatively high intrinsic dimensions. To address this challenge, Correlated Clustering and Projection (CCP) offers a novel data domain strategy that does not need to solve any matrix. CCP partitions high-dimensional features into correlated clusters and then projects correlated features in each cluster into a one-dimensional representation based on sample correlations. Residue-Similarity (R-S) scores and indexes, the shape of data in Riemannian manifolds, and algebraic topology-based persistent Laplacian are introduced for visualization and analysis. Proposed methods are validated with benchmark datasets associated with various machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの次元減少法は、行列対角化から得られる周波数領域表現を用いるが、相対的に高い固有次元を持つ大規模データセットでは効率的ではない。 この課題に対処するため、Correlated Clustering and Projection (CCP)は、マトリックスを解決する必要のない、新しいデータドメイン戦略を提供する。 ccpは高次元特徴を相関クラスタに分割し、各クラスタの相関特徴をサンプル相関に基づく1次元表現に計画する。 可視化と解析のために、Residue-Similarity (R-S)スコアとインデックス、リーマン多様体におけるデータの形状、代数トポロジーに基づく永続ラプラシアンを導入する。 提案手法は、様々な機械学習アルゴリズムに関連するベンチマークデータセットで検証される。

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