Huvudkomponentanalys (PCA) har i stor utsträckning tillämpats vid datautvinning, mönsterigenkänning och informationssökning för oövervakad dimensionalitetsreduktion. När det finns etiketter på data, t.ex. i en klassificerings- eller regressionsuppgift, kan PCA dock inte använda denna information. Problemet är mer intressant om bara en del av inmatningsdata är märkta, dvs., i en semi-övervakad inställning. I detta dokument föreslår vi en övervakad PCA-modell kallad SPPCA och en semiövervakad PCA-modell kallad S 2 PPCA, som båda är förlängningar av en probabilistisk PCA-modell. De föreslagna modellerna kan införliva märkningsinformationen i projektionsfasen och kan naturligt hantera flera utgångar (dvs. i inlärningsproblem med flera uppgifter). Vi härleder en effektiv EM inlärningsalgoritm för båda modellerna, och ger även teoretiska motiveringar av modellens beteenden. SPPCA och S 2 PPCA jämförs med andra övervakade projektionsmetoder för olika inlärningsuppgifter, och visar inte bara lovande resultat utan också god skalbarhet.
Yu m.fl. REF föreslog också en delvis övervakad förlängning av SPPCA, kallad S 2 PPCA, som kan använda omärkta data också.
Supervised probabilistic principal component analysis
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}