search query: @keyword dimension pienentäminen / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author: | Kärnä, Tuomas |
Title: | Functional Data Dimensionality Reduction for Machine Learning |
Funktionalinen dimensionalisuuden pienentäminen koneoppimista varten | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2007 |
Pages: | x + 51 s. + liitt. 8 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Informaatiotekniikka (T-115) |
Supervisor: | Simula, Olli |
Instructor: | Lendasse, Amaury |
Electronic version URL: | http://urn.fi/urn:nbn:fi:tkk-010112 |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | dimensionality reduction functional data analysis chemometrics time series prediction dimension pienentäminen funktionaalinen data-analyysi kemometria aikasarjaennustus |
Abstract (eng): | High dimensional data are becoming more and more common in the field of multivariate data analysis. However, the high dimensionality is problematic due to increasing computational costs and to the curse of dimensionality. This thesis concerns dimensionality reduction method that is based on Functional Data Analysis. High dimensional data are projected on a function space where it can be expressed in more compact form. The functions space is defined by a set of Gaussian basis functions that are specially adjusted to suit the problem at hand. The methodology is tested in two applications, chemometrics and time series prediction, using Least-Squares Support Vector Machines for regression. The experiential results indicate that data dimension can be dramatically reduced. And what is more, the prediction accuracy is clearly better or at least equivalent compared to other commonly used methods. |
Abstract (fin): | Monimuuttuja-analyysissä korkeadimensioinen informaatio yleistyy jatkuvasti. Korkean dimension seurauksena laskenta-ajat kasvavat ja ongelmia aiheutuu myös nk. dimensionalisuuden kirouksen (curse of dimensionality) seurauksena. Tämä diplomityö koskee funktionaliseen data analyysiin perustuvaa dimensionalisuuden pienetämismenetelmää. Tässä menetelmässä korkeadimensioinen informaatio projisoidaan funktioavaruuteen jossa se voidaan kuvata yksinkertasemmassa muodossa. Funktioavaruus määritellään Gaussisten kantafunktioiden avulla, jotka on sovitetty kyseessä olevaan ongelmaan mahdollisimman hyvin. Esitetyttyä menetelmää sovelletaan kemometriaan ja aikasarjaennustukseen. Regressioon käytetään molemmissa tapauksissa pienimmän neliösumman tukivektorikonetta (Least-Squares Support Vector Machine). Koetulokset osoittavat, että dimensionalisuutta voidaan pienentää merkittävästi. Lisäksi saavutettu ennustustarkkuus on parempi tai vähintään samantasoinen verrattuna muihin yleisesti käytössä oleviin menetelmiin. |
ED: | 2007-12-19 |
INSSI record number: 35024
+ add basket
« previous | next »
INSSI