Pattern Discovery for High-Dimensional Binary Datasets
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00312987" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00312987 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/61384399:31140/08:00029048 RIV/61989100:27240/08:00021059
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Pattern Discovery for High-Dimensional Binary Datasets
Original language description
In this paper we compare the performance of several dimension reduction techniques which are used as a tool for feature extraction. The tested methods include singular value decomposition, semi-discrete decomposition, non-negative matrix factorization, novel neural network based algorithm for Boolean factor analysis and two cluster analysis methods as well. So called bars problem is used as the benchmark. Set of artificial signals generated as a Boolean sum of given number of bars is analyzed by these methods. Resulting images show that Boolean factor analysis is upmost suitable method for this kind of data.
Czech name
Zjišťování vzorů ve vysoce dimenzionálních binárních datových souborech
Czech description
V tomto příspěvku jsou porovnávány schopnosti několika technik pro redukce dimenze, které se používají jako nástroje pro výběr charakteristických vlastností. Testované metody zahrnují SVD, semidiskrétní dekompozici, nezáporný rozklad matice, nový neuronový algoritmus pro Booleovskou faktorovou analýzu a dvě metody shlukové analýzy. Pro poměřování je použit tak zvaný problém kolmých linií. Výsledné obrázky ukazují, že Booleovská faktorová analýza je pro tuto úlohu nejvhodnější metodou.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
IN - Informatics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2008
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
Neural Information Processing
ISBN
978-3-540-69154-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
12
Pages from-to
—
Publisher name
Springer
Place of publication
Berlin
Event location
Kitakyushu
Event date
Nov 13, 2007
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
000257246100089