Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors (eBook)
132 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-38652-7 (ISBN)
This book is devoted to a novel approach for dimensionality reduction based on the famous nearest neighbor method that is a powerful classification and regression approach. It starts with an introduction to machine learning concepts and a real-world application from the energy domain. Then, unsupervised nearest neighbors (UNN) is introduced as efficient iterative method for dimensionality reduction. Various UNN models are developed step by step, reaching from a simple iterative strategy for discrete latent spaces to a stochastic kernel-based algorithm for learning submanifolds with independent parameterizations. Extensions that allow the embedding of incomplete and noisy patterns are introduced. Various optimization approaches are compared, from evolutionary to swarm-based heuristics. Experimental comparisons to related methodologies taking into account artificial test data sets and also real-world data demonstrate the behavior of UNN in practical scenarios. The book contains numerous color figures to illustrate the introduced concepts and to highlight the experimental results.
Part I Foundations.- Part II Unsupervised Nearest Neighbors.- Part III Conclusions.
| Erscheint lt. Verlag | 30.5.2013 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Intelligent Systems Reference Library | Intelligent Systems Reference Library |
| Zusatzinfo | XII, 132 p. 48 illus., 45 illus. in color. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Planung / Organisation | |
| Schlagworte | Computational Intelligence • evolutionary computation • Self-Adaptive Heuristics |
| ISBN-10 | 3-642-38652-0 / 3642386520 |
| ISBN-13 | 978-3-642-38652-7 / 9783642386527 |
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