核化泰勒图
机器学习
2022-05-19 v1 机器学习
统计理论
统计理论
摘要
本文提出核化泰勒图，一种用于可视化数据总体之间相似性的图形框架。核化泰勒图建立在广泛使用的泰勒图基础之上，后者用于可视化总体之间的相似性。然而，泰勒图存在若干局限，例如无法捕捉非线性关系以及对离群点敏感。为应对这些局限，我们提出核化泰勒图。我们提出的核化泰勒图能够在极少假设数据分布的前提下可视化总体之间的相似性。核化泰勒图在单一图中关联了最大均值差异与核均值嵌入，据我们所知，这种构造在此前的工作中从未被设计过。我们相信核化泰勒图可以成为数据可视化中的有力工具。
引用
@article{arxiv.2205.08864,
title = {The Kernelized Taylor Diagram},
author = {Kristoffer Wickstrøm and J. Emmanuel Johnson and Sigurd Løkse and Gustau Camps-Valls and Karl Øyvind Mikalsen and Michael Kampffmeyer and Robert Jenssen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.08864},
year = {2022}
}
备注
Accepted at the Norwegian Artificial Intelligence Symposium 2022. Code available at: https://github.com/Wickstrom/KernelizedTaylorDiagram