Kernel Principal Component Analysis (KPCA) är en viktig maskininlärning algoritm för att extrahera ickelinjära funktioner från data. I närvaro av en stor volym högdimensionella data som samlas in på ett distribuerat sätt, blir det mycket kostsamt att kommunicera alla dessa data till ett enda datacenter och sedan utföra kärnan PCA. Kan vi utföra kärn-PCA på hela datasetet på ett distribuerat och kommunikationseffektivt sätt samtidigt som vi bibehåller bevisbara och starka garantier i lösningskvalitet? I detta dokument ger vi ett positivt svar på frågan genom att utveckla en kommunikationseffektiv algoritm för att utföra kärnan PCA i den distribuerade inställningen. Algoritmen är en smart kombination av subrymdsinbäddning och adaptiv provtagningsteknik, och vi visar att algoritmen kan ta som inmatning en godtycklig konfiguration av distribuerade datauppsättningar, och beräkna en uppsättning globala kärnhuvudkomponenter med relativa fel garantier oberoende av dimensionen av funktionsutrymmet eller det totala antalet datapunkter. I synnerhet, dator k huvudkomponenter med relativa fel över arbetstagare har kommunikationskostnad Õ( sρk/ + sk 2 / 3 ) ord, där ρ är det genomsnittliga antalet icke-noll poster i varje datapunkt. Dessutom experimenterade vi algoritmen med storskaliga verkliga datauppsättningar. De experimentella resultaten visade att algoritmen producerar en högkvalitativ kärnlösning för PCA samtidigt som den använder betydligt mindre kommunikation än alternativa metoder.
I REF föreslogs en version av KPCA för att analysera flerdimensionella data på ett distribuerat sätt.
Communication Efficient Distributed Kernel Principal Component Analysis
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}