Abstract-Mapting högdimensionella data i ett lågdimensionellt utrymme, till exempel, för visualisering, är ett problem av allt större oro i dataanalys. I detta dokument presenteras datadriven högdimensionell skalning (DD-HDS), en icke-linjär kartläggningsmetod som följer linjen för multidimensionell skalning (MDS) metod, baserat på bevarandet av avstånd mellan datapar. Det förbättrar de befintliga konkurrenternas resultat när det gäller representationen av högdimensionella data på två sätt. Den inför 1) en särskild viktning av avstånden mellan data med hänsyn till koncentrationen av mätfenomenet och 2) en symmetrisk hantering av korta avstånd i original- och utgående utrymmen, undvika falska grannrepresentationer samtidigt som den tillåter vissa nödvändiga tårar i den ursprungliga fördelningen. Närmare bestämt fastställs viktningen enligt den effektiva fördelningen av avstånd i datamängden, med undantag för en enda användardefinierad parameter som anger avvägningen mellan bevarande av lokala kvarter och global kartläggning. Optimeringen av det streskriterium som är utformat för kartläggningen förverkligas genom "kraftriktad placering" (FDP). Kartläggningarna av låg- och högdimensionella datamängder presenteras som illustrationer av den föreslagna algoritmens egenskaper och fördelar. Viktningsfunktionen som är specifik för högdimensionella data och den symmetriska hanteringen av korta avstånd kan enkelt integreras i de flesta metoder för att reducera avståndsbevarande icke-linjära dimensionalitet. Index Terms-High-dimensionell data, multidimensionell skalning (MDS), kvarter visualisering, icke-linjär kartläggning.
Lespinats m.fl. I REF föreslås datadriven högdimensionell skalskalningsalgoritm (DD-HDS), som är särskilt utformad för att rymma specifik distansfördelning av högdimensionella data och minimera både tårar och falska överlappningar i projektioner.
DD-HDS: A Method for Visualization and Exploration of High-Dimensional Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}