A Manifold-Based Dimension Reduction Algorithm Framework for Noisy Data Using Graph Sampling and Spectral Graph
المؤلفون المشاركون
Yang, Tao
Fu, Dongmei
Meng, Jintao
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a new manifold-based dimension reduction algorithm framework.
It can deal with the dimension reduction problem of data with noise and give the dimension reduction results with the deviation values caused by noise interference.
Commonly used manifold learning methods are sensitive to noise in the data.
Mean computation, a denoising method, is an important step in data preprocessing but leads to a loss of local structural information.
In addition, it is difficult to measure the accuracy of the dimension reduction of noisy data.
Thus, manifold learning methods often transform the data into an approximately smooth manifold structure; however, practical data from the physical world may not meet the requirements.
The proposed framework follows the idea of the localization of manifolds and uses graph sampling to determine some local anchor points from the given data.
Subsequently, the specific range of localities is determined using graph spectral analysis, and the density within each local range is estimated to obtain the distribution parameters.
Then, manifold-based dimension reduction with distribution parameters is established, and the deviation values in each local range are measured and further extended to all data.
Thus, our proposed framework gives a measurement method for deviation caused by noise.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Tao& Fu, Dongmei& Meng, Jintao. 2020. A Manifold-Based Dimension Reduction Algorithm Framework for Noisy Data Using Graph Sampling and Spectral Graph. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145288
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Tao…[et al.]. A Manifold-Based Dimension Reduction Algorithm Framework for Noisy Data Using Graph Sampling and Spectral Graph. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145288
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Tao& Fu, Dongmei& Meng, Jintao. A Manifold-Based Dimension Reduction Algorithm Framework for Noisy Data Using Graph Sampling and Spectral Graph. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145288
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1145288
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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