論文の概要: Reconstructing High-Dimensional Datasets From Their Bivariate Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15306v1
• Date: Sat, 23 Dec 2023 17:40:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 18:37:19.230492
• Title: Reconstructing High-Dimensional Datasets From Their Bivariate Projections
• Title（参考訳）: 二変量射影による高次元データセットの再構成
• Authors: Eli Dugan, Klaus Mueller
• Abstract要約: クリフフィンディングを含むグラフベースのソリューションが導入され、元のデータセットを構成する可能性のある行のセットが提供される。 幻の斜めが見つかる場合や、正確な解が不可能な場合など、複雑さについて論じる。 その結果、これらの手法は、多くの場合、元のデータセットのかなりの部分を再現することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.412136677884277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper deals with developing techniques for the reconstruction of high-dimensional datasets given each bivariate projection, as would be found in a matrix scatterplot. A graph-based solution is introduced, involving clique-finding, providing a set of possible rows that might make up the original dataset. Complications are discussed, including cases where phantom cliques are found, as well as cases where an exact solution is impossible. Additional methods are shown, with some dealing with fully deducing rows and others dealing with having to creatively produce methods that find some possibilities to be more likely than others. Results show that these methods are highly successful in recreating a significant portion of the original dataset in many cases - for randomly generated and real-world datasets - with the factors leading to a greater rate of failure being lower dimension, higher n, and lower interval.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,行列散布法に見られるように,各双変量射影に与えられる高次元データセットの再構成手法の開発について述べる。 クリフフィニングを含むグラフベースのソリューションが導入され、元のデータセットを構成する可能性のある行のセットを提供する。 幻の斜めが見つかる場合や、正確な解が不可能な場合など、複雑な問題について議論する。 他にも、完全に推論された行を扱うものや、創造的に他の行よりも可能性の高いメソッドを作らなければならないものもある。 その結果、これらの手法は、多くの場合、ランダムに生成されたデータセットや実世界のデータセットにおいて、元のデータセットのかなりの部分を再現するのに非常に成功しており、失敗率が高い要因は、低次元、高n、低間隔であることがわかった。

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