Abstract-Multidimensionell Skalning (MDS) är en dimensionsreduktionsmetod för informationsvisualisering, som sätts upp som ett icke-linjärt optimeringsproblem. Det är tillämpligt på många dataintensiva vetenskapliga problem inklusive studier av DNA-sekvenser men tenderar att fastna i lokala minima. Deterministiska Annealing (DA) har tillämpats på många optimeringsproblem för att undvika lokala minima. Vi tillämpar DA tillvägagångssätt för MDS problem i detta dokument och visar att vår föreslagna DA tillvägagångssätt förbättrar kartläggningen kvalitet och visar hög tillförlitlighet i en mängd olika experimentella resultat. Vidare påminner dess verkställandetid om den oannekterade metoden. Vi använder olika datamängder för att jämföra den föreslagna DA-metoden med både en välkänd algoritm som heter SMACOF och en MDS med distansutjämningsmetod som syftar till att undvika lokala optima. Vår föreslagna DA-metod överträffar SMACOF-algoritm och avståndsutjämning av MDS-algoritm när det gäller kartkvalitet och visar mycket mindre känslighet när det gäller initiala konfigurationer och stopptillstånd. Vi undersöker också olika temperaturkylningsparametrar för vår deterministiska glödgningsmetod inom ett exponentiellt kylsystem.
MDS är en populär metod som används för dimensionsreduktion, REF beskriver DA-MDS som används i detta arbete, vilket är en deterministisk glödgningsmetod för MDS som kan överträffa andra MDS implementationer.
Multidimensional Scaling by Deterministic Annealing with Iterative Majorization Algorithm
{'venue': '2010 IEEE Sixth International Conference on e-Science', 'journal': '2010 IEEE Sixth International Conference on e-Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}