この論文では、新しい次元削減アルゴリズムDiffRedを設計し、M1およびStressメトリクスに対して現在知られている結果よりも厳密な上限値を得ました。安定ランクの概念を使用してデータセットの方向を選択するDiffRedは、高次元データセットの場合にランダムマップを強調します。安定ランクが低いデータセットの場合は、最初に十分な数の主成分を選択して残差行列の安定ランクを増やし、その後ランダムマップを使用します。実世界のデータセットで広範囲な実験を通じて、DiffRedが既知の次元削減アルゴリズムと比較してM1とStressを大幅に削減することが示されました。
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