Siddiqui, S: Sparse representation of High Dimensional Data
-
- Englisch ausgewählt
43,99 €
UVP
49,00 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Verlag
VDMSeitenzahl
64
Maße (L/B/H)
22/15/0,4 cm
Gewicht
103 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-639-13299-1
Principal Component Analysis (PCA) for representing
high dimensional data for classification. Sparse
transformation reduces the data
volume/dimensionality without loss of critical
information, so that it can be processed efficiently
and assimilated by a human. We obtained sparse
representation of high dimensional dataset using
Sparse Principal Component Analysis (SPCA) and
Direct formulation of Sparse Principal Component
Analysis (DSPCA). Later we performed classification
using k Nearest Neighbor (kNN) Method and compared
its result with regular PCA. The experiments were
performed on hyperspectral data and various datasets
obtained from University of California, Irvine (UCI)
machine learning dataset repository. The results
suggest that sparse data representation is desirable
because sparse representation enhances
interpretation. It also improves classification
performance with certain number of features and in
most of the cases classification performance is
similar to regular PCA.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice