論文の概要: "Why Here and Not There?" -- Diverse Contrasting Explanations of
Dimensionality Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07391v1
- Date: Wed, 15 Jun 2022 08:54:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-17 02:18:09.954192
- Title: "Why Here and Not There?" -- Diverse Contrasting Explanations of
Dimensionality Reduction
- Title（参考訳）: 「なぜそこにいないのか?」-次元削減の多面的説明と対比
- Authors: Andr\'e Artelt, Alexander Schulz, Barbara Hammer
- Abstract要約: 本稿では,次元削減のためのコントラスト説明の概念を紹介する。
本稿では,この概念を二次元データ可視化の具体的応用に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.97774982432976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dimensionality reduction is a popular preprocessing and a widely used tool in
data mining. Transparency, which is usually achieved by means of explanations,
is nowadays a widely accepted and crucial requirement of machine learning based
systems like classifiers and recommender systems. However, transparency of
dimensionality reduction and other data mining tools have not been considered
much yet, still it is crucial to understand their behavior -- in particular
practitioners might want to understand why a specific sample got mapped to a
specific location. In order to (locally) understand the behavior of a given
dimensionality reduction method, we introduce the abstract concept of
contrasting explanations for dimensionality reduction, and apply a realization
of this concept to the specific application of explaining two dimensional data
visualization.
- Abstract（参考訳）: 次元の減少は、データマイニングにおいて一般的な前処理であり、広く使われているツールである。
透明性は通常説明によって達成されるが、今日では分類器やレコメンダシステムといった機械学習ベースのシステムにおいて広く受け入れられ、決定的な要件となっている。
しかし、次元の縮小やその他のデータマイニングツールの透明性は、まだあまり考慮されていないが、それでも彼らの振る舞いを理解することは重要である。
与えられた次元減少法の振る舞いを(局所的に)理解するために,次元減少のための対照的な説明という抽象概念を導入し,この概念を2次元データ可視化の具体的応用に適用する。
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