Abstract-Vid utförande visualisering och klassificering, människor ofta konfrontera problemet med dimensionalitet minskning. Isomap är en av de mest lovande icke-linjära dimensionsreduktionstekniker. När Isomap tillämpas på verkliga data visar den dock vissa begränsningar, t.ex. att vara känslig för buller. I detta dokument föreslås en förbättrad version av Isomap, nämligen S-Isomap. S-Isomap använder klassinformation för att vägleda förfarandet för icke-linjär dimensionsreduktion. Ett sådant förfarande kallas övervakad icke-linjär dimensionsminskning. I S-Isomap är granndiagrammet för indata konstruerat enligt en viss typ av olikhet mellan datapunkter, som är speciellt utformad för att integrera klassinformationen. Den olikhet har flera bra egenskaper som hjälper till att upptäcka det sanna grannskapet av data, och därmed gör S-Isomap en robust teknik för både visualisering och klassificering, särskilt för verkliga problem. I visualiseringsförsöken jämförs S-Isomap med Isomap, LLE och WeightedIso. Resultaten visar att S-Isomap presterar bäst. I klassificeringsförsöken används S-Isomap som en preprocess av klassificering och jämförs med Isomap, WeightedIso, samt några andra väletablerade klassificeringsmetoder inklusive K närmaste granne klassificerare, BP neurala nätverk, J4.8 beslut träd och SVM. Resultaten visar att S-Isomap utmärker sig med Isomap och WeightedIso i klassificeringen och är mycket konkurrenskraftig med de välkända klassificeringsmetoderna.
I REF föreslår författarna en övervakad version av Isomap.
Supervised nonlinear dimensionality reduction for visualization and classification
{'venue': 'IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics-part B: cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}