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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Naoto Nishikawa (Osaka University) Shinji Doi (Osaka University)
저널정보
대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2008
발행연도
2008.7
수록면
1,125 - 1,128 (4page)

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The stochastic proximity embedding (SPE) is a method of data visualization in research area of data clustering and mining. The SPE can visualize high-dimensional data by embedding them in a low-dimensional space according to a given similarity among input data. This paper extends the SPE by applying a simple iterative learning process. Without any knowledge on data, the extended SPE can automatically optimize the similarity of data and can produce low-dimensional embeddings more accurately than the original SPE.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Stochastic Proximity Embedding
3. Optimization of Similarity
4. Performance comparison of the original SPE with the extended SPE
5. Conclusions
References

참고문헌 (0)

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