論文の概要: New Metrics for Assessing Projection Pursuit Indexes, and Guiding Optimisation Choices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13663v2
- Date: Mon, 14 Oct 2024 02:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 20:14:30.229861
- Title: New Metrics for Assessing Projection Pursuit Indexes, and Guiding Optimisation Choices
- Title（参考訳）: 投射探索指標の評価と最適化選択の導出のための新しい指標
- Authors: H. Sherry Zhang, Dianne Cook, Nicolas Langrené, Jessica Wai Yin Leung,
- Abstract要約: プロジェクション追跡(PP)ガイド付きツアーは、PPインデックスとして知られる基準関数をインタラクティブに最適化し、興味深いプロジェクションを明らかにすることで高次元データを探索する。
PP指数の最適化は非滑らかな関数であれば非自明でもよいし、最適関数は近接してのみ検出できる小さな「スキント角」を持つ。
本研究では,最近導入されたSwarmベースのアルゴリズムであるJellyfish Search Optimiser (JSO)の性能について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The projection pursuit (PP) guided tour interactively optimises a criterion function known as the PP index, to explore high-dimensional data by revealing interesting projections. Optimisation of some PP indexes can be non-trivial, if they are non-smooth functions, or the optimum has a small "squint angle", detectable only from close proximity. To address these challenges, this study investigates the performance of a recently introduced swarm-based algorithm, Jellyfish Search Optimiser (JSO), for optimising PP indexes. The performance of JSO for visualising data is evaluated across various hyper-parameter settings and compared with existing optimisers. Additionally, methods for calculating the smoothness and squintability properties of the PP index are proposed. They are used to assess the optimiser performance in the presence of PP index complexities. A simulation study illustrates the use of these performance metrics to compare the JSO with existing optimisation methods available for the guided tour. The JSO algorithm has been implemented in the R package, `tourr`, and functions to calculate smoothness and squintability are available in the `ferrn` package.
- Abstract（参考訳）: プロジェクション追跡(PP)ガイド付きツアーは、PPインデックスとして知られる基準関数をインタラクティブに最適化し、興味深いプロジェクションを明らかにすることで高次元データを探索する。
PP指数の最適化は非滑らかな関数であれば非自明でもよいし、最適関数は近接してのみ検出できる小さな「スキント角」を持つ。
これらの課題に対処するため,最近導入されたSwarmベースのアルゴリズムであるJellyfish Search Optimiser(JSO)の性能について検討した。
データを可視化するためのJSOの性能は、様々なハイパーパラメータ設定で評価され、既存のオプティマイザと比較される。
さらに, PP指数の滑らかさとスキンタビリティ特性の計算法を提案する。
PP指数複素数の存在下でのオプティマイザ性能を評価するために用いられる。
シミュレーション研究は、JSOとガイド付きツアーで利用可能な既存の最適化手法を比較するために、これらのパフォーマンスメトリクスの使用を例示する。
JSOアルゴリズムはRパッケージである `tourr" に実装されており、"ferrn"パッケージでは滑らかさと特異性を計算する関数が利用可能である。
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