基于伪布尔多项式的降维方法及其在聚类分析中的应用
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2023-08-31 v1 机器学习
摘要
我们引入基于惩罚项公式的伪布尔多项式的一种降维性质，作为聚类分析过程中不变性降维的机制。在实验中，我们展示了多维数据（如 4 维 Iris Flower 数据集）可降至 2 维空间，而 30 维 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) 数据集可降至 3 维空间；通过在降维后样本之间搜索直线或平面，我们能够以线性且无偏的方式提取聚类，并具有具竞争力的准确率、可重复性与清晰的可解释性。
引用
@article{arxiv.2308.15553,
title = {Dimensionality Reduction Using pseudo-Boolean polynomials For Cluster Analysis},
author = {Tendai Mapungwana Chikake and Boris Goldengorin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.15553},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 4 figures, submitted to the International Conference Data Analysis, Optimization and Their Applications on the Occasion of Boris Mirkin's 80th Birthday January 30-31, 2023, Dolgoprudny, Moscow Region, Moscow Institute of Physics and Technology https://mipt.ru/education/chairs/dm/conferences/data-analysis-optimization-and-their-applications-2023.php