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检索条件"主题词=distributed non linear dimensionality reduction"

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详细简洁

排序：

distributed Knowledge Discovery with non linear dimensionality reduction

Distributed Knowledge Discovery with Non Linear Dimensionali...

引用

14th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

作者： Magdalinos, Panagis Vazirgiannis, Michalis Valsamou, Dialecti Athens Univ Econ & Business Athens Athens Greece

ISBN: (纸本)9783642136719

Data mining tasks results are usually improved by reducing the dimensionality of data. This improvement however is achieved harder in the case that data lay on a non linear manifold and are distributed across network nodes. Although numerous algorithms for distributed dimensionality reduction have been proposed, all assume that data reside in a linear space. In order to address the non-linear case, we introduce D-Isomap, a novel distributed non linear dimensionality reduction algorithm, particularly applicable in large scale, structured peer-to-peer networks. Apart from unfolding a non linear manifold, our algorithm is capable of approximate reconstruction of the global dataset at peer level a very attractive feature for distributed data mining problems. We extensively evaluate its performance through experiments on both artificial and real world datasets. The obtained results show the suitability and viability of our approach for knowledge discovery in distributed environments.

关键词： distributed non linear dimensionality reduction distributed data mining

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