کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865597 | 679059 | 2015 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Analysis of high-dimensional data using local input space histograms
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل داده های با ابعاد با استفاده از هیستوگرام فضای ورودی محلی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The idea of local input space histograms was recently introduced as a means to augment prototype-based vector quantization methods in order to gather more information about the structure of the respective input space. Here we investigate the utility of this new idea for analysing and clustering high-dimensional data. Our results demonstrate that the additional information gained about the input space structure can be used to enable and improve visualization and hierarchical clustering. Furthermore, we show that contrary to common view the Minkowski distance with p>1 can be a meaningful distance measure for high-dimensional data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 272-280
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 272-280
نویسندگان
Jochen Kerdels, Gabriele Peters,