論文の概要: Opening the black-box of Neighbor Embedding with Hotelling's T2 statistic and Q-residuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01984v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 14:33:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 12:58:29.064220
• Title: Opening the black-box of Neighbor Embedding with Hotelling's T2 statistic and Q-residuals
• Title（参考訳）: hotellingのt2統計とq-residualsによる隣人のブラックボックスの開放
• Authors: Roman Josef Rainer, Michael Mayr, Johannes Himmelbauer, Ramin Nikzad-Langerodi
• Abstract要約: 隣接埋め込み(NE)技術は、高次元データの局所構造やトポロジーをよりよく保存する傾向がある。 しかし、局所的な構造を維持する能力は、解釈可能性の犠牲となる。 本稿では,データポイント群間の差別的特徴を識別する手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6058099298620425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In contrast to classical techniques for exploratory analysis of high-dimensional data sets, such as principal component analysis (PCA), neighbor embedding (NE) techniques tend to better preserve the local structure/topology of high-dimensional data. However, the ability to preserve local structure comes at the expense of interpretability: Techniques such as t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) or Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) do not give insights into which input variables underlie the topological (cluster) structure seen in the corresponding embedding. We here propose different "tricks" from the chemometrics field based on PCA, Q-residuals and Hotelling's T2 contributions in combination with novel visualization approaches to derive local and global explanations of neighbor embedding. We show how our approach is capable of identifying discriminatory features between groups of data points that remain unnoticed when exploring NEs using standard univariate or multivariate approaches.
• Abstract（参考訳）: 主成分分析(PCA)のような高次元データセットの探索的解析のための古典的手法とは対照的に、隣接埋め込み(NE)技術は高次元データの局所構造やトポロジーをよりよく保存する傾向がある。 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) や Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) のような手法は、入力変数が対応する埋め込みで見られるトポロジカル(クラスタ)構造をどの部分で満たすかについての洞察を与えない。 そこで我々は,PCA,Q-Residuals,HotellingのT2コントリビューションと,近隣の埋め込みに関する局所的およびグローバルな説明を導出するための新しい可視化手法を組み合わせた,化学計測分野からの「トリック」を提案する。 我々は、標準の非変量的または多変量的アプローチを用いて、nesを探索する際に気づかないデータポイント群間で識別可能なアプローチを示す。

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