Modellering av data som provtagning från en union av oberoende subrymder har i stor utsträckning tillämpats på ett antal verkliga tillämpningar. Men man har inte studerat dimensionellitetsminskning som teoretiskt sett bevarar detta antagande om oberoende. Vårt viktigaste bidrag är att visa att 2K-projektionsvektorer är tillräckliga för att bevara alla K-klassdata från en förening av oberoende subrymder. Det är denna icke-triviala observation som vi använder för att utforma vår dimensionalitetsreduktionsteknik. I detta dokument föreslår vi en ny dimensionalitetsreduktionsalgoritm som teoretiskt bevarar denna struktur för en given datauppsättning. Vi stöder vår teoretiska analys med empiriska resultat på både syntetiska och verkliga data som uppnår toppmoderna resultat jämfört med populära dimensionsreduktionstekniker.
Arpit m.fl. föreslog en ny dimensionalitetsreduktionsalgoritm för att bevara oberoende subrymdsstrukturer REF.
Dimensionality Reduction with Subspace Structure Preservation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}