?

Log in

No account? Create an account

Пространственно-размерное - Ваши рубидии уже у кобальта во ртути

May. 27th, 2017

11:04 am - Пространственно-размерное

Previous Entry Share Next Entry

Comments:

[User Picture]
From:zlyuk
Date:May 28th, 2017 06:36 am (UTC)
(Link)
если я правильно понял задачу, то можно посмотреть алгоритмы типа LLE (local linear embedding) или Laplacian egienmaps. Это всё вокруг kernel methods. В частности, в Laplacian egienmaps есть способы оценить настоящую размерность (примерно как скорость падения ошибки при увеличении базиса)

Вроде вот есть в википедии статья Nonlinear dimensionality reduction, но я её не изучал.
(Reply) (Thread)
[User Picture]
From:spamsink
Date:May 28th, 2017 07:21 am (UTC)
(Link)
Вот оно, что мне надо: Methods based on proximity matrices

Спасибо, буду смотреть.

Edited at 2017-05-28 07:22 am (UTC)
(Reply) (Parent) (Thread)
[User Picture]
From:zlyuk
Date:May 28th, 2017 10:53 am (UTC)
(Link)
да, я именно mds имел в виду. LLE и Isomap, насколько знаю наиболее популярны, поскольку понятны и просты.
если я правильно помню, главная концепция - искать низкоразмерное представление, у которого какое-нибудь корреляционное ядро (например, разброс при случайном гулянии по линейному пространству) наиболее близко к заданной матрице расстояний. причём расстояния, например не обязательно симметричны
(Reply) (Parent) (Thread)