Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors
Oliver Kramer
květen 2013 · Intelligent Systems Reference Library Kniha 51 · Springer Science & Business Media
E‑kniha
132
Stránky
reportHodnocení a recenze nejsou ověřeny Další informace
Podrobnosti o e‑knize
This book is devoted to a novel approach for dimensionality reduction based on the famous nearest neighbor method that is a powerful classification and regression approach. It starts with an introduction to machine learning concepts and a real-world application from the energy domain. Then, unsupervised nearest neighbors (UNN) is introduced as efficient iterative method for dimensionality reduction. Various UNN models are developed step by step, reaching from a simple iterative strategy for discrete latent spaces to a stochastic kernel-based algorithm for learning submanifolds with independent parameterizations. Extensions that allow the embedding of incomplete and noisy patterns are introduced. Various optimization approaches are compared, from evolutionary to swarm-based heuristics. Experimental comparisons to related methodologies taking into account artificial test data sets and also real-world data demonstrate the behavior of UNN in practical scenarios. The book contains numerous color figures to illustrate the introduced concepts and to highlight the experimental results.
Ohodnotit e‑knihu
Sdělte nám, co si myslíte.
Informace o čtení
Telefony a tablety
Nainstalujte si aplikaci Knihy Google Play pro Android a iPad/iPhone. Aplikace se automaticky synchronizuje s vaším účtem a umožní vám číst v režimu online nebo offline, ať jste kdekoliv.
Notebooky a počítače
Audioknihy zakoupené na Google Play můžete poslouchat pomocí webového prohlížeče v počítači.
Čtečky a další zařízení
Pokud chcete číst knihy ve čtečkách elektronických knih, jako např. Kobo, je třeba soubor stáhnout a přenést do zařízení. Při přenášení souborů do podporovaných čteček elektronických knih postupujte podle podrobných pokynů v centru nápovědy.
