डेटा अपघटन विधि छोटी पारी और पैमाने पर अपरिवर्तनीय है?


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क्या एक डेटा अपघटन विधि आईजेन्यूले के समान है जो अनुमान लगाने के लिए प्रोजेक्शन मैट्रिक्स को आयामीता को कम करती है, लेकिन समान वैक्टर को एक दूसरे से यूक्लिडियन दूरी के संदर्भ में बहुत दूर नहीं रखती है यदि एक ही वर्ग का मूल डेटा स्केल, शिफ्ट और रोटेशन (2D) में थोड़ा भिन्न होता है मामला)।

y=एक्स;

उदाहरण के लिए ईसीजी वर्गीकरण समस्या उदाहरण। कार्डियो साइकिल की अवधि अलग-अलग होती है। इसके अलावा स्केल और शिफ्ट बीट डिटेक्शन की सटीकता पर निर्भर करता है। इस प्रकार उसी भिन्नता के कारण एक ही वर्ग से संबंधित कार्डियो चक्रों को दूर तक प्रक्षेपित किया जा सकता है।


छद्म आवधिक संकेत? sethares.engr.wisc.edu/paperspdf/wong2004.pdf
rwong

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जब मैं प्रश्न पढ़ता हूं, तो मैं तुरंत वेक्टर परिमाणीकरण के बारे में सोचता हूं । या अन्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम । हो सकता है उस दिशा में सोचकर आप शुरुआत कर सकें।
२jo बजे

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