Att projicera multidimensionell data till en lägre dimensionell visuell display är ett vanligt tillvägagångssätt för att identifiera och analysera mönster i data. Många dimensionalitet reduktion tekniker finns för att generera visuella inbäddningar, men det är ofta svårt att undvika belamrade prognoser när data är stora i storlek och bullriga. För många applikationsanvändare som inte är maskininlärningsexperter är det svårt att kontrollera processen för att förbättra projektionens "läsbarhet" och samtidigt förstå dess kvalitet. I detta dokument föreslår vi en enkel interaktiv funktionsomvandlingsmetod som gör det möjligt för analytikern att ta bort visualiseringen genom att gradvis omvandla det ursprungliga funktionsutrymmet baserat på befintlig klasskunskap. Genom att ändra en enda parameter kan användaren enkelt bestämma den önskade avväxlingen mellan strukturellt bevarande och visuell kvalitet under omvandlingsprocessen. Det föreslagna tillvägagångssättet integrerar semi interaktiva funktionsomvandlingstekniker samt en mängd olika kvalitetsåtgärder för att hjälpa analytiker att generera oskrynklade prognoser och förstå deras kvalitet.
Perez och Al. I REF föreslogs ett interaktivt ramverk för utökning av funktionsutrymme som gör det möjligt för användaren att gradvis införliva klassetiketter i projektionen.
Interactive feature space extension for multidimensional data projection
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}