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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習 >「ハブの出現しやすさ」から見たラプラシアンベースカーネル
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「ハブの出現しやすさ」から見たラプラシアンベースカーネル

机译：从“轮毂外观的轻松性”的角度看，基于拉普拉斯算子的内核

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「ハブ」は，オブジェクト集合内で，数多くのオブジェクトと近接または類似するオブジェクトを指す．最近，高次元オブジェクト集合においては，データセントロイドとの類似度が大きくなる事例がハブとなることが指摘されている．本論文では，通勤時間カーネルを始めとするラプラシアンベースのカーネルを類似度として用いた場合，全てのオブジェクトとセントロイドとの類似度が一定となることを示す．したがって，ラブラシアンカーネルにより，ハブの出現を抑制できる可能性がある．人工データおよび実データによりこの仮説を調べたところ，ラブラシアンカーネルは常にではないがハブを抑えること，そして，ハブの生起は，これまで議論されてきた次元数だけではなく，オブジェクト数とも関係があることが分かった．また，マルチクラス分類タスクにおいて，実際にハブが減少したデータセットでは，分類精度も向上した．このことから，教師なしで測れるハブの出現度合いを調べることにより，与えられたデータセットに対するラブラシアンカーネルの有効性を予め評価できると考えられる．
机译：“集线器”是一组对象中接近或类似于许多对象的对象。近来，已经指出，在高维对象集中，与数据质心的相似度增加的情况成为中心。在本文中，我们表明，当使用基于Laplacian的核（例如通勤时间核）作为相似度时，所有对象和质心之间的相似度是恒定的。因此，有可能通过Labrush Unkernel抑制集线器的出现。用人工和真实数据检验该假设，Rabrush Unkernel抑制了轮毂，但并非总是如此，轮毂的出现不仅与到目前为止讨论的维数有关，而且与对象数有关。原来有。另外，在多类分类任务中，在实际上减少了集线器数量的数据集中提高了分类精度。由此可以认为，可以通过检查无需老师即可测量的轮毂外观程度，来预先评估Labrush Unkernel对于给定数据集的有效性。

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