En globalt linjär modell, vilket är underförstått av konventionell huvudkomponentanalys (PCA), kan vara otillräcklig för att representera multivariata data i många situationer. Det har varit känt under en tid att en kombination av flera "lokala" partnerskaps- och samarbetsavtal kan ge ett lämpligt tillvägagångssätt i sådana fall [1, 2]. En viktig fråga är då hur man hittar en lämplig partitionering av datarymden tillsammans med ett korrekt val av det lokala antalet huvudkomponenter (PC). I detta bidrag tar vi upp båda problemen inom ramen för en uppskattning av densiteten och föreslår ett probabilistiskt tillvägagångssätt som bygger på en blandning av subrymdskonstruerade Gaussians. Därmed beror antalet lokala datorer på en global upplösningsparameter, som representerar den antagna bullernivån och bestämmer graden av utjämning som införs av modellen. Som en följd av detta leder modellen till en automatisk upplösningsberoende justering av de optimala subrymdsdimensionerna, som kan variera mellan de olika blandningskomponenterna. Dessutom gör det möjligt att ge optimering med en glödning system, som löser initieringsproblem och erbjuder en stegvis modellförfining förfarande. Experimentella resultat av syntetiska och högdimensionella verklighetsdata illustrerar fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet.
I REF undersöks problemet med att hitta en lämplig datapartition för tillämpningen av det lokala PCA.
Local PCA Learning with Resolution-Dependent Mixtures of Gaussians
{'venue': "9th International Conference on Artificial Neural Networks: ICANN '99", 'journal': "9th International Conference on Artificial Neural Networks: ICANN '99", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}