Unfolding the Manifold in Generative Topographic Mapping
Visualitza/Obre
CruzVellidoHAIS08print.pdf (3,527Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/9511
Tipus de documentArticle
Data publicació2008-09
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Generative Topographic Mapping (GTM) is a probabilistic latent variable model for multivariate data clustering and visualization. It tries to capture the relevant data structure by defining a low-dimensional manifold embedded in the high-dimensional data space. This requires the assumption that the data can be faithfully represented by a manifold of much lower dimension than that of the observed space. Even when this assumption holds, the approximation of the data may, for some datasets, require plenty of folding, resulting in an entangled manifold and in breaches of topology preservation that would hamper data visualization and cluster definition. This can be partially avoided by modifying the GTM learning procedure so as to penalize divergences between the Euclidean distances from the data to the model prototypes and the corresponding
geodesic distances along the manifold. We define and assess this strategy, comparing it to the performance of the standard GTM, using several artificial datasets.
CitacióCruz, R.; Vellido, A. Unfolding the Manifold in Generative Topographic Mapping. "Lecture notes in computer science", Setembre 2008, vol. 5271, p. 392-399.
ISSN0302-9743
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
CruzVellidoHAIS08print.pdf | 3,527Mb | Accés restringit |