Comparative evaluation of semi-supervised geodesic GTM
Visualitza/Obre
article (197,8Kb) (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
10.1007/978-3-642-02319-4_41
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/9341
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
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
In many real problems that ultimately require data classification, not all the class labels are readily available. This concerns the field of semi-supervised learning, in which missing class labels must be inferred from the available ones as well as from the natural cluster structure of the data. This structure can sometimes be quite convoluted. Previous research has shown the advantage, for these cases, of using the geodesic metric in clustering models of the manifold learning family to reveal the
underlying true data structure. In this brief paper, we present a novel semi-supervised approach, namely Semi-Supervised Geo-GTM (SS-Geo-GTM). This is an extension of Geo-GTM, a variation on the Generative Topographic Mapping (GTM) manifold learning model for data clustering
and visualization that resorts to the geodesic metric. SS-Geo-GTM uses a proximity graph built from Geo-GTM manifold as the basis for a label propagation algorithm that infers missing class labels. Its performance
is compared to those of a semi-supervised version of the standard GTM and of the alternative Laplacian Eigenmaps method.
CitacióCruz, R.; Vellido, A. Comparative evaluation of semi-supervised geodesic GTM. A: International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. "4th International Conference Hybrid Artificial Intelligence Systems". Salamanca: 2009, p. 344-351.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
CruzVellidoHAIS09print.pdf | article | 197,8Kb | Accés restringit |