Supervised PCA for Interactive Data Analysis
Supervised PCA for Interactive Data Analysis
复制标题
用于交互式数据分析的监督 PCA
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Thomas Gärtner
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Daniel Paurat;Dino Oglic;Thomas Gärtner
我们研究了一种与数据集进行直观交互的新方法，用于探索性数据分析。其关键思想是，用户可以直接与数据的二维或三维嵌入进行交互，并主动将数据点放置到所需位置。为了实现这一点，我们提出了一种半监督核主成分分析的变体，它尊重控制点的位置，并最大化未标记数据沿嵌入方向的方差。
We investigate a novel approach for intuitive interaction with a data set for explorative data analysis. The key idea is that a user can directly interact with a two or three dimensional embedding of the data and actively place data points to desired locations. To achieve this, we propose a variant of semisupervised kernel PCA which respects the placement of control points and maximizes the variance of the unlabelled data along the ‘directions’ of the embedding.