Dimension reduction and feature selection are fundamental tools for machine learning and data mining. Most existing methods, however, assume that objects are represented by a single vectorial descriptor. In reality, some description methods assign unordered sets or graphs of vectors to a single object, where each vector is assumed to have the same number of dimensions, but is drawn from a different probability distribution. Moreover, some applications (such as pose estimation) may require the recognition of individual vectors (nodes) of an object. In such cases it is essential that the nodes within a single object remain distinguishable after dimension reduction. In this paper we propose new discriminant analysis methods that are able to satisfy two criteria at the same time: separating between classes and between the nodes of an object instance. We analyze and evaluate our methods on several different synthetic and real-world datasets.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00