論文の概要: Kernel t-distributed stochastic neighbor embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07081v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 19:44:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 05:04:26.823195
• Title: Kernel t-distributed stochastic neighbor embedding
• Title（参考訳）: カーネルt分散確率的隣接埋め込み
• Authors: Denis C. Ilie-Ablachim, Bogdan Dumitrescu, Cristian Rusu
• Abstract要約: 本稿では,t-SNEアルゴリズムのカーネル化バージョンを提案する。 非ユークリッド計量におけるデータポイント間の対距離を保ちながら、高次元データを低次元空間にマッピングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.107978190324034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a kernelized version of the t-SNE algorithm, capable of mapping high-dimensional data to a low-dimensional space while preserving the pairwise distances between the data points in a non-Euclidean metric. This can be achieved using a kernel trick only in the high dimensional space or in both spaces, leading to an end-to-end kernelized version. The proposed kernelized version of the t-SNE algorithm can offer new views on the relationships between data points, which can improve performance and accuracy in particular applications, such as classification problems involving kernel methods. The differences between t-SNE and its kernelized version are illustrated for several datasets, showing a neater clustering of points belonging to different classes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元データを低次元空間にマッピングし,非ユークリッド計量におけるデータポイント間の対距離を保ちながら,T-SNEアルゴリズムのカーネル化バージョンを提案する。 これは、高次元空間または両方の空間でのみカーネルトリックを使用して達成でき、エンドツーエンドのカーネル化バージョンに繋がる。 提案したカーネルバージョンのt-SNEアルゴリズムは、カーネルメソッドを含む分類問題など、特定のアプリケーションの性能と精度を向上させるため、データポイント間の関係に関する新たなビューを提供することができる。 t-SNEとカーネル化されたバージョンの違いは、いくつかのデータセットで示され、異なるクラスに属するポイントのより正確なクラスタリングを示している。

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