| 講演名 | 2014-11-18 Unsupervised Dimension Reduction via Least-Squares Quadratic Mutual Information , |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | The goal of dimension reduction is to represent high-dimensional data in a lower-dimensional subspace, while intrinsic properties of the original data are kept as much as possible. An important challenge in unsupervised dimension reduction is the choice of tuning parameters, because no supervised information is available and thus parameter selection tends to be subjective and heuristic. In this paper, we propose an information-theoretic approach to unsupervised dimension reduction that allows objective tuning parameter selection. We employ quadratic mutual information (QMI) as our information measure, which is known to be less sensitive to outliers than ordinary mutual information, and QMI is estimated analytically by a least-squares method in a computationally efficient way. Then, we provide an eigenvector-based efficient implementation for performing unsupervised dimension reduction based on the QMI estimator. The usefulness of the proposed method is demonstrated through experiments. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | unsupervised dimension reduction / quadratic mutual information / least-squares density difference / Epanechnikov kernel / hyperparameter tuning |
| 資料番号 | IBISML2014-69 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
|---|---|
| 開催期間 | 2014/11/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
|---|---|
| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised Dimension Reduction via Least-Squares Quadratic Mutual Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / unsupervised dimension reduction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Janya SAINUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2014-11-18 |
| 資料番号 | IBISML2014-69 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 306 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |