Zzong's Notes

Locally Linear Embedding

1 min read

LLE

  • Locally Linear Embedding(Locally Linear Embedding) 는 차원 축소에 사용되는 기법이다.
  • Locally Linear Embedding 는 고차원에서 nearest neighbors 이었던 개의 점들을 저차원에서도 nearest neighbors 가 되도록 변환시킨다.
  • 단점
    • 개의 가장 가까운 점들은 신경쓰지만 그 외의 점들은 전혀 신경쓰지 않는다.
    • 는 hyperparameter 이다.

링크된 언급

2
t-Stochastic Nearest Embedding

...e 학습 모델이고, 나머지 autoencoder 와 Principal Component Analysis 는 Inductive 학습 모델이라는 특징을 지니고있다. t SNE 는 Locally Linear Embedding) 라는 차원 축소 방법과 비슷하다. B) t SNE 내 정의된 두 유사도 t SNE 는 원 공간에서의 데이터 간 유사도 p {ij} 에 가장 가깝도록 Embedding 공간에...

unsupervised learning

... vector machine Isolation Forest dimensionality reduction Principal Component Analysis Kernel PCA Locally Linear Embedding t Stochastic Nearest Embedding Association rule learning Apriori Eclat