Нелинейное уменьшение размерности
-
Обзор методов множественного выравнивания
- Методы множественного выравнивания используются для сопоставления наборов данных, которые имеют сходства в структуре.
- Они применяются в различных областях, включая биоинформатику, медицину и лингвистику.
-
Методы, основанные на геометрической близости
- Методы, такие как Isomap и Diffusion Maps, используют геометрическую близость для сопоставления данных.
- Они основаны на теории графов и теории дифференциальных уравнений.
-
Методы, основанные на распределении расстояний
- Методы, такие как t-SNE и CCA, используют распределение расстояний для сопоставления данных.
- Они основаны на теории стохастического встраивания соседей и анализе криволинейных компонентов.
-
Методы, основанные на диффузии
- Методы, такие как Diffusion Maps, используют диффузию для сопоставления данных.
- Они основаны на теории марковских цепей и теории случайных блужданий.
-
Выбор параметров и нормализация данных
- Выбор параметров, таких как порог распространения, влияет на результаты выравнивания.
- Нормализация данных необходима для корректного отображения данных на многообразии.
-
Сравнение с анализом главных компонент
- Диффузионные карты учитывают локальные особенности данных, в отличие от анализа главных компонент, который фокусируется на корреляциях всего набора данных.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.