![](/images/graphics-bg.png)
Parallel Framework for Dimensionality Reduction of Large-Scale Datasets
المؤلفون المشاركون
Samudrala, Sai Kiranmayee
Zola, Jaroslaw
Aluru, Srinivas
Ganapathysubramanian, Baskar
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Dimensionality reduction refers to a set of mathematical techniques used to reduce complexity of the original high-dimensional data, while preserving its selected properties.
Improvements in simulation strategies and experimental data collection methods are resulting in a deluge of heterogeneous and high-dimensional data, which often makes dimensionality reduction the only viable way to gain qualitative and quantitative understanding of the data.
However, existing dimensionality reduction software often does not scale to datasets arising in real-life applications, which may consist of thousands of points with millions of dimensions.
In this paper, we propose a parallel framework for dimensionality reduction of large-scale data.
We identify key components underlying the spectral dimensionality reduction techniques, and propose their efficient parallel implementation.
We show that the resulting framework can be used to process datasets consisting of millions of points when executed on a 16,000-core cluster, which is beyond the reach of currently available methods.
To further demonstrate applicability of our framework we perform dimensionality reduction of 75,000 images representing morphology evolution during manufacturing of organic solar cells in order to identify how processing parameters affect morphology evolution.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Samudrala, Sai Kiranmayee& Zola, Jaroslaw& Aluru, Srinivas& Ganapathysubramanian, Baskar. 2015. Parallel Framework for Dimensionality Reduction of Large-Scale Datasets. Scientific Programming،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1076502
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Samudrala, Sai Kiranmayee…[et al.]. Parallel Framework for Dimensionality Reduction of Large-Scale Datasets. Scientific Programming No. 2015 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1076502
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Samudrala, Sai Kiranmayee& Zola, Jaroslaw& Aluru, Srinivas& Ganapathysubramanian, Baskar. Parallel Framework for Dimensionality Reduction of Large-Scale Datasets. Scientific Programming. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1076502
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1076502
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)