論文の概要: Dimensionality Reduction using Elastic Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04933v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 21:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 17:41:19.927918
• Title: Dimensionality Reduction using Elastic Measures
• Title（参考訳）: 弾性測度を用いた次元低減
• Authors: J. Derek Tucker, Matthew T. Martinez, Jose M. Laborde
• Abstract要約: 本稿では t-distributed Neighbor Embedding (t-SNE) と Uniform Approximation and Projection (UMAP) に弾性メトリクスを組み込む方法を提案する。 形状識別および分類タスクに関する3つのベンチマークデータセットの性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recent surge in big data analytics for hyper-dimensional data there is a renewed interest in dimensionality reduction techniques for machine learning applications. In order for these methods to improve performance gains and understanding of the underlying data, a proper metric needs to be identified. This step is often overlooked and metrics are typically chosen without consideration of the underlying geometry of the data. In this paper, we present a method for incorporating elastic metrics into the t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). We apply our method to functional data, which is uniquely characterized by rotations, parameterization, and scale. If these properties are ignored, they can lead to incorrect analysis and poor classification performance. Through our method we demonstrate improved performance on shape identification tasks for three benchmark data sets (MPEG-7, Car data set, and Plane data set of Thankoor), where we achieve 0.77, 0.95, and 1.00 F1 score, respectively.
• Abstract（参考訳）: 最近、超次元データのビッグデータ分析が急増し、機械学習アプリケーションのための次元削減技術に新たな関心が寄せられている。 これらの手法がパフォーマンスの向上と基礎となるデータの理解を改善するためには、適切なメトリックを特定する必要がある。 このステップはしばしば見落とされ、データの基礎となる幾何学を考慮せずにメトリクスが選択される。 本稿では,t分布の確率的近傍埋め込み (t-SNE) と一様多様体近似・投影 (UMAP) に弾性指標を組み込む手法を提案する。 本手法は,回転,パラメータ化,スケールによって特徴付けられる関数データに適用する。 これらの特性が無視されると、誤った分析と分類性能が低下する可能性がある。 本研究では,3つのベンチマークデータセット (mpeg-7, car data set, and plane data set of thankoor) の形状識別タスクにおいて,0.77, 0.95, 1.00 f1スコアをそれぞれ達成した。

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