| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Elastic maps provide a tool for nonlinear … Elastic maps provide a tool for nonlinear dimensionality reduction. By their construction, they are a system of elastic springs embedded in the dataspace. This system approximates a low-dimensional manifold. The elastic coefficients of this system allow the switch from completely unstructured k-means clustering (zero elasticity) to the estimators located closely to linear PCA manifolds (for high bending and low stretching modules). With some intermediate values of the elasticity coefficients, this system effectively approximates non-linear principal manifolds. This approach is based on a mechanical analogy between principal manifolds, that are passing through "the middle" of the data distribution, and elastic membranes and plates. The method was developed by A.N. Gorban, A.Y. Zinovyev and A.A. Pitenko in 1996–1998.Y. Zinovyev and A.A. Pitenko in 1996–1998.
, Упругая карта служит для нелинейного сокра … Упругая карта служит для нелинейного сокращения размерности данных. В многомерном пространстве данных располагается поверхность, которая приближает имеющиеся точки данных и при этом является, по возможности, не слишком изогнутой. Данные проецируются на эту поверхность и потом могут отображаться на ней, как на карте. Её можно представлять себе как упругую пластину, погруженную в пространство данных и прикрепленную к точкам данных пружинками. Служит обобщением метода главных компонент (в котором вместо упругой пластины используется абсолютно жесткая плоскость). По построению, упругая карта представляет собой систему упругих пружин, вложенную в многомерное пространство данных. Эта система апроксимирует двумерное многообразие. Изменение коэффициентов упругости системы позволяет пользователю переключаться от совершенно неструктурированной кластеризации методом K-средних (в пределе нулевой упругости) к многообразиям близким к линейным многообразиям главных компонент (в пределе очень больших модулей изгиба и малых модулей растяжения). В промежуточном диапазоне значений коэффициентов упругости, система эффективно апроксимирует некоторое нелинейное многообразие. Данный подход основывается на аналогии с механикой: главное многообразие, проходящее через «середину» данных, может быть представлено как упругая мембрана или пластинка. Метод был разработан проф., А. Н. Горбанем, А. Зиновьевым и А. Питенко в 1996—2001 годах.Зиновьевым и А. Питенко в 1996—2001 годах.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Elmap_breastcancer_wiki.png?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://www.ihes.fr/~zinovyev +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
28476914
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
12993
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
973199619
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/K-means_clustering +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Principal_component_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_space +
, http://dbpedia.org/resource/Support_vector_machine +
, http://dbpedia.org/resource/Geodesic +
, http://dbpedia.org/resource/Self-organizing_map +
, http://dbpedia.org/resource/Mechanics +
, http://dbpedia.org/resource/File:Elmap_breastcancer_wiki.png +
, http://dbpedia.org/resource/Trichomes +
, http://dbpedia.org/resource/Multiphase_flow +
, http://dbpedia.org/resource/Elasticity_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/Backpropagation +
, http://dbpedia.org/resource/K-means +
, http://dbpedia.org/resource/Independent_Component_Analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Nonlinear_dimensionality_reduction +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_density_function +
, http://dbpedia.org/resource/Mechanical_equilibrium +
, http://dbpedia.org/resource/Alexander_Nikolaevich_Gorban +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_deviation +
, http://dbpedia.org/resource/Financial_portfolio +
, http://dbpedia.org/resource/Principal_Component_Analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Spring_%28device%29 +
, http://dbpedia.org/resource/File:SlideQualityLife.png +
, http://dbpedia.org/resource/Expectation-maximization_algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Data_mining +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Dimension_reduction +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Redirect +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Dimension_reduction +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Data_mining +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Elastic_map?oldid=973199619&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/SlideQualityLife.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Elmap_breastcancer_wiki.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Elastic_map +
|
| owl:sameAs |
http://www.wikidata.org/entity/Q4476452 +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%A3%D0%BF%D1%80%D1%83%D0%B3%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0 +
, https://global.dbpedia.org/id/4942W +
, http://dbpedia.org/resource/Elastic_map +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.0crjfd7 +
|
| rdfs:comment |
Elastic maps provide a tool for nonlinear … Elastic maps provide a tool for nonlinear dimensionality reduction. By their construction, they are a system of elastic springs embedded in the dataspace. This system approximates a low-dimensional manifold. The elastic coefficients of this system allow the switch from completely unstructured k-means clustering (zero elasticity) to the estimators located closely to linear PCA manifolds (for high bending and low stretching modules). With some intermediate values of the elasticity coefficients, this system effectively approximates non-linear principal manifolds. This approach is based on a mechanical analogy between principal manifolds, that are passing through "the middle" of the data distribution, and elastic membranes and plates. The method was developed by A.N. Gorban, A.Y. Zinovyev and veloped by A.N. Gorban, A.Y. Zinovyev and
, Упругая карта служит для нелинейного сокра … Упругая карта служит для нелинейного сокращения размерности данных. В многомерном пространстве данных располагается поверхность, которая приближает имеющиеся точки данных и при этом является, по возможности, не слишком изогнутой. Данные проецируются на эту поверхность и потом могут отображаться на ней, как на карте. Её можно представлять себе как упругую пластину, погруженную в пространство данных и прикрепленную к точкам данных пружинками. Служит обобщением метода главных компонент (в котором вместо упругой пластины используется абсолютно жесткая плоскость).используется абсолютно жесткая плоскость).
|
| rdfs:label |
Elastic map
, Упругая карта
|
