सैमन की मैपिंग: Difference between revisions
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पुनरावृत्तियों की संख्या को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित करने की आवश्यकता है और अभिसरण समाधानों की हमेशा गारंटी नहीं होती है। | पुनरावृत्तियों की संख्या को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित करने की आवश्यकता है और अभिसरण समाधानों की हमेशा गारंटी नहीं होती है। | ||
Revision as of 21:56, 30 May 2023
सैमन की मैपिंग या सैममोन प्रक्षेपण एल्गोरिद्म है, जो निम्न-आयाम प्रक्षेपण को उच्च-आयामी स्थान में अंतर-बिंदु दूरी की संरचना को संरक्षित करने का प्रयत्न करके निम्न आयामी स्थान (बहुआयामी स्केलिंग देखें) के लिए उच्च-आयामी स्थान को मैप (गणित) करता है।[1]
यह समन्वेशी डेटा विश्लेषण में उपयोग के लिए विशेष रूप से अनुकूल है।
यह विधि 1969 में जॉन डब्ल्यू सैमन द्वारा प्रस्तावित की गई थी।[2] इसे अरैखिक दृष्टिकोण माना जाता है क्योंकि मानचित्रण को मुख्य घटक विश्लेषण जैसी तकनीकों में यथासंभव मूल चर के रैखिक संयोजन के रूप में प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है, जिससे वर्गीकरण अनुप्रयोगों के लिए उपयोग करना अधिक कठिन हो जाता है।[3]
मूल स्थान में iवीं और jवीं वस्तुओं के मध्य की दूरी को से और उनके प्रक्षेपणों के मध्य की दूरी को से निरूपित करें।
सैमन की मैपिंग का उद्देश्य निम्न त्रुटि फलन को अल्प करना है, जिसे अधिकांशतः सैमॉन का तनाव या सैममोन की त्रुटि कहा जाता है:
न्यूनीकरण या तो प्रारंभिक रूप से प्रस्तावित ग्रेडिएंट डिसेंट द्वारा किया जा सकता है, या अन्य माध्यमों से, जिसमें सामान्यतः पुनरावृत्त विधियों को सम्मिलित किया जा सकता है।
पुनरावृत्तियों की संख्या को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित करने की आवश्यकता है और अभिसरण समाधानों की हमेशा गारंटी नहीं होती है।
कई कार्यान्वयन शुरुआती कॉन्फ़िगरेशन के रूप में पहले प्रिंसिपल कंपोनेंट्स का उपयोग करना पसंद करते हैं।[4] 1969 में अपने आगमन के बाद से सैमन मैपिंग सबसे सफल गैर-रैखिक मीट्रिक बहुआयामी स्केलिंग विधियों में से एक रही है, लेकिन प्रयास तनाव कार्य के रूप के बजाय एल्गोरिथम सुधार पर केंद्रित रहा है।
लेफ्ट ब्रेगमैन विचलन का उपयोग करके इसके स्ट्रेस फंक्शन को बढ़ाकर सैममन मैपिंग के प्रदर्शन में सुधार किया गया है
[5] और सही ब्रेगमैन विचलन।[6]
यह भी देखें
- प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स बेसल गैन्ग्लिया वर्किंग मेमोरी
- स्टेट-एक्शन-इनाम-स्टेट-एक्शन
- कौशल वृक्षों का निर्माण
संदर्भ
- ↑ Jeevanandam, Nivash (2021-09-13). "Underrated But Fascinating ML Concepts #5 – CST, PBWM, SARSA, & Sammon Mapping". Analytics India Magazine (in English). Retrieved 2021-12-05.
- ↑ Sammon JW (1969). "डेटा संरचना विश्लेषण के लिए एक अरेखीय मानचित्रण" (PDF). IEEE Transactions on Computers. 18 (5): 401, 402 (missing in PDF), 403–409. doi:10.1109/t-c.1969.222678. S2CID 43151050.
- ↑ Lerner, B; Hugo Guterman, Mayer Aladjem, Itshak Dinsteint, Yitzhak Romem (1998). "सैमन के नॉनलाइनियर मैपिंग के साथ पैटर्न वर्गीकरण पर एक प्रायोगिक अध्ययन". Pattern Recognition. 31 (4): 371–381. Bibcode:1998PatRe..31..371L. doi:10.1016/S0031-3203(97)00064-2.
{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ↑ Lerner, B; H. Guterman, M. Aladjem and I. Dinstein (2000). "सैमन के नॉनलाइनियर मैपिंग की शुरूआत पर". Pattern Analysis and Applications. 3 (2): 61–68. CiteSeerX 10.1.1.579.8935. doi:10.1007/s100440050006. S2CID 2055054.
{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ↑ J. Sun, M. Crowe, C. Fyfe (May 2011). "ब्रेगमैन डायवर्जेंस के साथ मीट्रिक बहुआयामी स्केलिंग का विस्तार". Pattern Recognition. 44 (5): 1137–1154. Bibcode:2011PatRe..44.1137S. doi:10.1016/j.patcog.2010.11.013.
{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ↑ J. Sun, C. Fyfe, M. Crowe (2011). "ब्रेगमैन डायवर्जेंस के साथ सैमन मैपिंग का विस्तार". Information Sciences. 187: 72–92. doi:10.1016/j.ins.2011.10.013.
{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
बाहरी संबंध
- HiSee – an open-source visualizer for high dimensional data
- A C# based program with code on CodeProject.
- Matlab code and method introduction
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