降低数据维度：斯隆星系光谱的局部线性嵌入
天体物理仪器与方法
2015-05-13 v1 宇宙学与河外天体物理
摘要
我们向天文学界介绍局部线性嵌入(LLE)作为一种新的分类技术，并以 SDSS 光谱作为示例数据集。LLE 是一种非线性降维技术，已在计算机感知的背景下得到研究。我们将 LLE 的性能与众所周知的光谱分类技术（例如主成分分析和线比诊断）进行了比较。我们发现 LLE 将两种方法的优势结合在一个单一、连贯的技术中，并以相对较小的计算成本实现了发射线光谱分类的改进。我们还提出了一种数据子采样技术，该技术保留了局部信息内容，并证明对于从大型高维数据集中创建小型、高效的训练样本是有效的。本工作中使用的基于 LLE 分类的软件已公开提供。
引用
@article{arxiv.0907.2238,
title = {Reducing the Dimensionality of Data: Locally Linear Embedding of Sloan Galaxy Spectra},
author = {J. T. VanderPlas and A. J. Connolly},
journal= {arXiv preprint arXiv:0907.2238},
year = {2015}
}
备注
51 pages, 12 figures, submitted to the Astronomical Journal. For associated code, see http://ssg.astro.washington.edu/software