Geodesic Generative Topographic Mapping
Visualitza/Obre
CruzVellidoIBERAMIA08print.pdf (924,6Kb) (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:2117/9513
Tipus de documentArticle
Data publicació2008-10
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
Nonlinear dimensionality reduction (NLDR) methods aim to provide a faithful low-dimensional representation of multivariate data. The manifold learning family of NLDR methods, in particular, do this by defining low-dimensional manifolds embedded in the observed data space. Generative Topographic Mapping (GTM) is one such manifold learning method for multivariate data clustering and visualization. The non-linearity of the mapping it generates makes it prone to trustworthiness and continuity errors that would reduce the faithfulness of the data
representation, especially for datasets of convoluted geometry. In this study, the GTM is modified to prioritize neighbourhood relationships along the generated manifold. This is accomplished through penalizing
divergences between the Euclidean distances from the data points to the model prototypes and the corresponding geodesic distances along the manifold. The resulting Geodesic GTM model is shown to improve not only the continuity and trustworthiness of the representation generated by the model, but also its resilience in the presence of noise.
CitacióCruz, R.; Vellido, A. Geodesic Generative Topographic Mapping. "Lecture notes in computer science", Octubre 2008, vol. 5290, p. 113-122.
ISSN0302-9743
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
CruzVellidoIBERAMIA08print.pdf | 924,6Kb | Accés restringit |