Dimension Reduction: A Guided Tour (Foundations and Trends (R) in Machine Learning): 7 (Foundations and Trends® in Machine Learning)
Lingua: inglese
Editore: now publishers Inc, 2010
- Brossura
- Usato
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Codice articolo 9999-99988709420
- Titolo
- Dimension Reduction: A Guided Tour (Foundations and Trends (R) in Machine Learning): 7 (Foundations and Trends® in Machine Learning)
- Autore
- Burges, Christopher J.C.
- Editore
- now publishers Inc
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1601983786
- ISBN 13
- 9781601983787
For the manifold methods, the book reviews multidimensional scaling (MDS), landmark MDS, Isomap, locally linear embedding, Laplacian eigenmaps, and spectral clustering. Although the review focuses on foundations, the author also provide pointers to some more modern techniques, and describe the correlation dimension as one method for estimating the intrinsic dimension, and point out that the notion of dimension can be a scale-dependent quantity.
The Nyström method, which links several of the manifold algorithms, is also reviewed. We use a publicly available dataset to illustrate some of the methods. The goal is to provide a self-contained overview of key concepts underlying many of these algorithms, and to give pointers for further reading.
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