Πολύτροπη Μείωση Διάστασης Δεδομένων με Χρήση Πυρήνα
Creators: name: Δρακούλης, Πέτρος Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Ταξινόμηση
Μείωση Διάστασης
Machine Learning
Classification
Dimensionality Reduction

description: Στα πλαίσια αυτής της διπλωματικής εργασίας ερευνήθηκε και υλοποιήθηκε ένας πρωτότυπος αυτοματοποιημένος μηχανισμός μείωσης διάστασης δεδομένων, ο οποίος επιχειρεί εφαρμόζοντας μία μοναδική κατά περίπτωση ακολουθία τεχνικών παραγωγής προβολών χαμηλής διάστασης να ενισχύει κατά κάποιο μηχανισμό ελέγχου, λόγου χάριν έναν ταξινομητή, την διακριτική πληροφορία του συνόλου. Αποτελεί μέρος, λογική συνέχεια κι επέκταση στους μη γραμμικούς χώρους χαρακτηριστικών, μίας οικογένειας πρωτότυπων τεχνικών μείωσης της διάστασης οι οποίες στρέφονται γύρω από τον μετασχηματισμό αποπληθωρισμού (orthogonal deflating transformation) και τις μηχανές εδραίων διανυσμάτων (support vector machines), όπως αυτές αναπτύχθηκαν σε προηγούμενες εργασίες του εργαστηρίου τεχνητής νοημοσύνης και ανάλυσης πληροφοριών του Αριστοτελείου πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης, από τον Δρ. Αναστάσιο Τέφα και τους συνεργάτες του. Για αυτή την περίπτωση, κατασκευάστηκε λογισμικό τέλεσης πειραμάτων το οποίο αξιοποιώντας με αυτόματο τρόπο, ως μέσα μείωσης της διάστασης, μηχανές εδραίων διανυσμάτων, ανάλυση πρωτευουσών συνιστωσών με χρήση πυρήνα (kernel principal components analysis) και διακριτική ανάλυση Fisher με χρήση πυρήνα (kernel discriminant analysis) καταφέρνει να βελτιώσει την ακρίβεια ταξινόμησης, μειώνοντας παράλληλα τις διαστάσεις, ενός ευρέος συνόλου βάσεων δεδομένων, μεταξύ άλλων και σε έναν από τους κατά γενική ομολογία καλύτερους ταξινομητές γενικής χρήσης αυτή τη στιγμή, την μηχανή εδραίων διανυσμάτων πυρήνα συνάρτησης ακτινικής βάσης (radial basis function kernel SVM). Παρακάτω παρουσιάζονται το βασικό υπόβαθρο, τα συστατικά, ο μαθηματικός πυρήνας και τα πειραματικά αποτελέσματα που υποστηρίζουν ότι η νέα αυτή συνδυαστική τεχνική λειτουργεί.
description: As part of this thesis, a novel automated schema for dimensionality reduction was explored and implemented, that tries by applying a unique, per-case, sequence of low-dimensional embedding techniques to enhance, by some controlling mechanism, e.g. a classifier, the discriminant information of the data. It is a part, logical continuation and extension to the non-linear feature space, of a family of novel dimensionality reduction techniques that revolves around the orthogonal deflating transformation and the support vector machines, as it was developed in previous works of the artificial intelligence and information analysis lab of the Aristotle university of Thessaloniki, Greece by Dr. Anastasios Tefas et al. For this case, a testing program that automatically utilizes support vector machines, kernel principal components analysis and kernel Fisher discriminant analysis as means for dimensionality reduction was made, that manages to improve classification accuracy, as well as reducing the dimensions, of a broad spectrum of databases, among others and on one of the under the general consensus state-of-the-art for general use classifiers, the radial basis function kernel SVM. Subsequently, the basic background, the constructive elements, the mathematical core and the experimental results that support that this novel combinatory technique works, are presented.