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.
Till exempel Yu et al. I REF föreslogs en övervakad probabilistisk PCA-modell och en semiövervakad probabilistisk PCA-modell, och den senare kan innehålla både märkta och omärkta data för dimensionsminskning.
Supervised probabilistic principal component analysis
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}