Erschienen: 11.06.2013 Abbildung von Kramer | Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors | 2013 | 51

Kramer

Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors

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2013. Buch. xii, 132 S. 3 s/w-Abbildungen, 45 Farbabbildungen, Bibliographien. Hardcover

Springer. ISBN 978-3-642-38651-0

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Gewicht: 391 g

In englischer Sprache

Das Werk ist Teil der Reihe: Intelligent Systems Reference Library; 51

Produktbeschreibung

This book is devoted to a novel approach for dimensionality reduction based on the famous nearest neighbor method that is a powerful classification and regression approach. It starts with an introduction to machine learning concepts and a real-world application from the energy domain. Then, unsupervised nearest neighbors (UNN) is introduced as efficient iterative method for dimensionality reduction. Various UNN models are developed step by step, reaching from a simple iterative strategy for discrete latent spaces to a stochastic kernel-based algorithm for learning submanifolds with independent parameterizations. Extensions that allow the embedding of incomplete and noisy patterns are introduced. Various optimization approaches are compared, from evolutionary to swarm-based heuristics. Experimental comparisons to related methodologies taking into account artificial test data sets and also real-world data demonstrate the behavior of UNN in practical scenarios. The book contains numerous color figures to illustrate the introduced concepts and to highlight the experimental results.

 

Gesamtwerk

Die 8. Auflage ist wieder auf sechs Bände angelegt. Darin finden sich übersichtlich und in systematischer Gliederung Vertragsmuster aus der Feder erfahrener Experten. Jedem dieser Muster folgen Anmerkungen, mit denen der dem Vertragsentwurf zu Grunde liegende Sachverhalt und die Gründe für die Wahl des spezifischen Formulars erläutert werden.

Autoren

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