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NII Technical Report (NII-2016-007E)：Enhanced Estimation of Local Intrinsic Dimensionality Using Auxiliary Distances
https://doi.org/10.20736/0002000349
https://doi.org/10.20736/0002000349d6abd4de-45ff-4369-a39b-05b91a05e53e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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NII Technical Report (NII-2016-007E)：Enhanced Estimation of Local Intrinsic Dimensionality Using Auxiliary Distances (749 KB)
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| Item type | レポート / Report(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2022-06-09 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | NII Technical Report (NII-2016-007E)：Enhanced Estimation of Local Intrinsic Dimensionality Using Auxiliary Distances | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | テクニカルレポート | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Technical Report | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||
| ID登録 | ||||||||||||||
| ID登録 | 10.20736/0002000349 | |||||||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||
| 著者 |
Chelly, Oussama
× Chelly, Oussama
× Houle, Michael E.
× 河原林, 健一
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | "Estimating Intrinsic Dimensionality (ID) is of high interest in many machine learning tasks, including dimensionality reduction, outlier detection, similarity search and subspace clustering. Our proposed estimation strategy, ALID, makes use of a subset of the available intra-neighborhood distances to achieve faster convergence with fewer samples, and can thus be used on applications in which the data consists of many natural groups of small size. Moreover, it has a smaller bias and variance than state-of-the-art estimators, especially on nonlinear subspaces. We provide a theoretical analysis of the properties of the ALID estimator, and a thorough experimental framework that shows its faster convergence, smaller bias, and smaller variance compared with state-of-the-art estimators of ID." | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : NIIテクニカル・レポート en : NII Technical Report p. 1-12, 発行日 2016-08-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 出版者 | 国立情報学研究所 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 1346-5597 | |||||||||||||
