60262

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Методы детерминированных и рандомизированных энтропийных проекций для редукции размерности матрицы данных

DOI: 

10.14357/19922264200407

Наименование источника: 

  • Информатика и ее применения

Обозначение и номер тома: 

Т. 14, вып. 4

Город: 

  • Moscow

Издательство: 

  • РАН

Год издания: 

2020

Страницы: 

47-54
Аннотация
В работе предложены методы детерминированного и рандомизированного проектирования, ориентированные на решение задачи понижения размерности. В случае детерминированного проектирования развивается параллельная процедура сжатия матрицы данных, минимизирующая кросс-энтропию Кульбака--Лейблера с учетом ограничения на информационную емкость, основанная на методе проекции градиента. Для рандомизированного проектирования рассматривается задача понижения размерности признакового пространства. Идея применения процедур проектирования для сжатия матрицы данных реализуется в предлагаемом методе рандомизированного энтропийного проектирования, где используется принцип сохранения среднего расстояния между многомерными и маломерными точками в соответствующих пространствах. Задача поиска оптимальных проекторов сводится к поиску распределения вероятностей, максимизирующего информационную энтропию Ферми при ограничении на среднее расстояние между точками многообразия, которые отображаются матрицами данных и оптимальной проекции.

Библиографическая ссылка: 

Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Методы детерминированных и рандомизированных энтропийных проекций для редукции размерности матрицы данных // Информатика и ее применения. 2020. Т. 14, вып. 4. С. 47-54.