Hierarchical Subspace Learning for Dimensionality Reduction to Improve\n Classification Accuracy in Large Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
Manifold learning is used for dimensionality reduction, with the goal of\nfinding a projection subspace to increase and decrease the inter- and\nintraclass variances, respectively. However, a bottleneck for subspace learning\nmethods often arises from the high dimensionality of datasets. In this paper, a\nhierarchical approach is proposed to scale subspace learning methods, with the\ngoal of improving classification in large datasets by a range of 3% to 10%.\nDifferent combinations of methods are studied. We assess the proposed method on\nfive publicly available large datasets, for different eigen-value based\nsubspace learning methods such as linear discriminant analysis, principal\ncomponent analysis, generalized discriminant analysis, and reconstruction\nindependent component analysis. To further examine the effect of the proposed\nmethod on various classification methods, we fed the generated result to linear\ndiscriminant analysis, quadratic linear analysis, k-nearest neighbor, and\nrandom forest classifiers. The resulting classification accuracies are compared\nto show the effectiveness of the hierarchical approach, reporting results of an\naverage of 5% increase in classification accuracy.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».