Isomap
Isomap (Isometric Feature Mapping) on algoritm, mis kuulub manilduõppe (manifold learning) meetodite hulka. Selle töötasid 2000. aastal välja Tenenbaum, de Silva ja Langford. Algoritm tuvastab andmete intrinsilist madaldimensioonilist geomeetriat, säilitades geodeetilised – mitte sirgjoonelised eukleidilised – kaugused kõigi punktide paaride vahel. See oli üks esimesi ja mõjukamaid mittelineaarse dimensiooni vähendamise meetodeid, mis näitas, et tõeliselt kõverad andmetemanilduid saab lahti rullida usaldusväärsesse madaldimensioonilisse koordinaatsüsteemi.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Tenenbaum, J. B., de Silva, V. & Langford, J. C. (2000). A global geometric framework for nonlinear dimensionality reduction. Science, 290(5500), 2319–2323. DOI: 10.1126/science.290.5500.2319 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 14). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
- van der Maaten, L., Postma, E. & van den Herik, J. (2009). Dimensionality reduction: A comparative review. Journal of Machine Learning Research, 10, 66–71. link ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Isometric Feature Mapping (Isomap). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/isomap
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Kernel PCAMasinõpe↔ compare
- PricipaalanalüüsMasinõpe↔ compare
- t-SNEMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →