सिमेंटिक मैपिंग (सांख्यिकी): Difference between revisions
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आँकड़ों में सिमेंटिक मैपिंग (एसएम) आयामी कमी (उच्च-आयामी स्थान से निम्न-आयामी स्थान में डेटा का परिवर्तन) के लिए एक विधि है। मुख्य डेटा विशेषताओं को संरक्षित करने वाली कुछ नई सुविधाओं को निकालने के लिए | आँकड़ों में '''सिमेंटिक मैपिंग''' ('''एसएम''') आयामी कमी (उच्च-आयामी स्थान से निम्न-आयामी स्थान में डेटा का परिवर्तन) के लिए एक विधि है। मुख्य डेटा विशेषताओं को संरक्षित करने वाली कुछ नई सुविधाओं को निकालने के लिए एसएम का उपयोग सुविधाओं के बहुआयामी सदिश के एक समुच्चय में किया जा सकता है। | ||
एसएम सिमेंटिक क्लस्टर्स में मूल सुविधाओं के [[क्लस्टर विश्लेषण]] द्वारा [[आयामीता में कमी]] करता है और | एसएम सिमेंटिक क्लस्टर्स में मूल सुविधाओं के [[क्लस्टर विश्लेषण]] द्वारा [[आयामीता में कमी]] करता है और निकाले गए फीचर को उत्पन्न करने के लिए एक ही क्लस्टर में मैप की गई सुविधाओं का संयोजन करता है। एक [[डेटा सेट]] को देखते हुए, यह विधि एक [[ प्रक्षेपण मैट्रिक्स |प्रक्षेपण आव्यूह]] का निर्माण करती है जिसका उपयोग [[डेटा तत्व]] को उच्च-आयामी स्थान से कम आयामी स्थान में मैप करने के लिए किया जा सकता है। | ||
एसएम को [[ टेक्स्ट खनन ]] और सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के निर्माण के साथ-साथ उच्च आयामी [[यूक्लिडियन वेक्टर]] के प्रबंधन में लागू किया जा सकता है। एसएम [[ यादृच्छिक मानचित्रण ]], [[ प्रमुख घटक विश्लेषण ]] और [[अव्यक्त सिमेंटिक इंडेक्सिंग]] मेथड्स का एक विकल्प है। | '''एसएम''' को[[ टेक्स्ट खनन | टेक्स्ट माइनिंग]] और सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के निर्माण के साथ-साथ उच्च आयामी [[यूक्लिडियन वेक्टर|यूक्लिडियन]] सदिश के प्रबंधन में लागू किया जा सकता है। '''एसएम''' [[ यादृच्छिक मानचित्रण |यादृच्छिक मानचित्रण]], [[ प्रमुख घटक विश्लेषण ]] और [[अव्यक्त सिमेंटिक इंडेक्सिंग]] मेथड्स का एक विकल्प है। | ||
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* CORRÊA, R. F.; LUDERMIR, T. B. Improving Self Organization of Document Collections by Semantic Mapping. Neurocomputing(Amsterdam), v. 70, p. 62-69, 2006. [https://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2006.07.007 doi:10.1016/j.neucom.2006.07.007] | * CORRÊA, R. F.; LUDERMIR, T. B. Improving Self Organization of Document Collections by Semantic Mapping. Neurocomputing(Amsterdam), v. 70, p. 62-69, 2006. [https://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2006.07.007 doi:10.1016/j.neucom.2006.07.007] | ||
* CORRÊA, R. F. and LUDERMIR, T. B. (2007) [http://biecoll.ub.uni-bielefeld.de/volltexte/2007/133 "Dimensionality Reduction of very large document collections by Semantic Mapping"]. Proceedings of 6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM). {{ISBN|978-3-00-022473-7}}. | * CORRÊA, R. F. and LUDERMIR, T. B. (2007) [http://biecoll.ub.uni-bielefeld.de/volltexte/2007/133 "Dimensionality Reduction of very large document collections by Semantic Mapping"]. Proceedings of 6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM). {{ISBN|978-3-00-022473-7}}. | ||
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* [http://renatocorrea.googlepages.com/ Full list of publications about Semantic Mapping method] | * [http://renatocorrea.googlepages.com/ Full list of publications about Semantic Mapping method] | ||
Revision as of 20:21, 31 May 2023
आँकड़ों में सिमेंटिक मैपिंग (एसएम) आयामी कमी (उच्च-आयामी स्थान से निम्न-आयामी स्थान में डेटा का परिवर्तन) के लिए एक विधि है। मुख्य डेटा विशेषताओं को संरक्षित करने वाली कुछ नई सुविधाओं को निकालने के लिए एसएम का उपयोग सुविधाओं के बहुआयामी सदिश के एक समुच्चय में किया जा सकता है।
एसएम सिमेंटिक क्लस्टर्स में मूल सुविधाओं के क्लस्टर विश्लेषण द्वारा आयामीता में कमी करता है और निकाले गए फीचर को उत्पन्न करने के लिए एक ही क्लस्टर में मैप की गई सुविधाओं का संयोजन करता है। एक डेटा सेट को देखते हुए, यह विधि एक प्रक्षेपण आव्यूह का निर्माण करती है जिसका उपयोग डेटा तत्व को उच्च-आयामी स्थान से कम आयामी स्थान में मैप करने के लिए किया जा सकता है।
एसएम को टेक्स्ट माइनिंग और सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के निर्माण के साथ-साथ उच्च आयामी यूक्लिडियन सदिश के प्रबंधन में लागू किया जा सकता है। एसएम यादृच्छिक मानचित्रण, प्रमुख घटक विश्लेषण और अव्यक्त सिमेंटिक इंडेक्सिंग मेथड्स का एक विकल्प है।
यह भी देखें
- आयामीता में कमी
- मुख्य घटक विश्लेषण
- अव्यक्त सिमेंटिक इंडेक्सिंग
- एकीकरण (कंप्यूटर विज्ञान) (लॉजिक रिडक्शन )
संदर्भ
- CORRÊA, R. F.; LUDERMIR, T. B. Improving Self Organization of Document Collections by Semantic Mapping. Neurocomputing(Amsterdam), v. 70, p. 62-69, 2006. doi:10.1016/j.neucom.2006.07.007
- CORRÊA, R. F. and LUDERMIR, T. B. (2007) "Dimensionality Reduction of very large document collections by Semantic Mapping". Proceedings of 6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM). ISBN 978-3-00-022473-7.
