Feature Extraction of High-dimensional Data Based on J-HOSVD for Cyber-Physical-Social Systems
Notice bibliographique
Résumé
With the further integration of Cyber-Physical-Social systems (CPSSs), there is explosive growth of the data in CPSSs. How to discover effective information or knowledge from CPSSs big data and provide support for subsequent learning tasks has become a core issue. Moreover, modern applications in CPSSs increasingly rely on the processing and analysis of high-dimensional data; the correlation and internal structure of these high-dimensional data are gradually becoming more complex, which further makes traditional machine learning algorithms a little inadequate in processing these data. In this article, we propose two general dimension reduction and feature extraction methods for high-dimensional data based on joint tensor decomposition, namely core feature extraction methods and factor feature extraction methods, which can effectively mine out the common components and hidden patterns of high-dimensional data by joint analysis while maintaining the original data structure. We also verified the effectiveness of the methods from both theoretical and practical aspects. Furthermore, we extend the two feature extraction methods to the tensor distance scenario and illustrate that the compressed features extracted by our models can keep the global information of original data well. Finally, we evaluated proposed methods on two benchmark datasets through classification tasks, and experimental results show that the low-dimensional features extracted by the proposed models have higher classification accuracy than the direct classification of the original data, which further verifies the effectiveness and robustness of our methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».