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莫舍·萨尔霍夫;奥菲尔·林登鲍姆;雅利夫·艾森巴德;阿维·希尔伯沙茨;尤尔·什科尔尼斯基;阿米尔·阿弗布奇

用于数据分析的多视图内核共识。 （英语） Zbl 1434.68537号

申请。计算。哈蒙。分析。 49，第1期，208-228（2020）.
摘要：输入数据是高维的，而此数据的固有维可能很低。数据分析方法旨在揭示低维隐藏参数所施加的潜在低维结构。通常，通过使用将属性集视为单个整体集的距离度量来发现这些隐藏参数。然而，将低维现象转换为高维观测的测量可能会扭曲距离度量。这种畸变会影响所需的估计低维几何结构的质量。在本文中，我们建议通过分析多个称为视图的特征子集来利用特征域中的冗余。提出的方法利用不同视图之间的一致性来提取有价值的几何信息，这些信息将关于几个不同观测值之间内在关系的多个视图统一起来。这种统一比单个视图或简单的视图串联所能提供的信息更好地增强了信息。

引用于三文件

MSC公司：

68T09号 数据分析和大数据的计算方面

关键词：

多视图;内核;揭示底层低维空间;作为要素子集查看;It或引理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Salhov}等人，应用。计算。哈蒙。分析。49，第1号，208--228（2020；Zbl 1434.68537）
全文： 内政部 arXiv公司

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