Равномерное оценивание касательного к многообразию пространства

Скачать account_balance Скачать insert_drive_file

Авторы:

Янович Ю.А.

Издание:

Тр. конф. "Информационные Технологии и Системы". 2013. P. 371-375.

Абстракт:

Методы восстановления многообразий используются для решения многомерных задач машинного обучения. В последние годы был разработан ряд подходов, таких как изометрическое отображение (Isomap), локально-линейное вложение (LLE), для решения данной задачи. Однако, эти методы рассматривали снижение размерности поточечно, не учитывая локальных свойств многообразия. Алгоритмы выравнивания локальных тангенциальных пространств (LTSA) и спектральных вложений Грассмана-Штифеля (GSE) уже рассматривают точки многообразия не просто как элементы многомерного действительного пространства, а как точки с касательными к многообразию в этих точках подпространствами. В работе [5] доказана поточечная сходимость оценок касательных подпространств, построенных локальным методом главных компонент, к истинным значениям при размере выборки, стремящемся к бесконечности, и найдена скорость сходимости. В данной работе доказана равномерная сходимость таких оценок.

Ключевые слова: Анализ данных, Снижение размерности

LinkedIn
VK

Контактная информация

location_on  117246, Москва, Научный проезд, д. 17, 15 этаж

phone  +7 (495) 669-68-15

mail_outline  info@datadvance.net

Связаться navigate_next