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A dimensionality reduction approach for the visualization of the cluster space: A trustworthiness evaluation

Griparis, Andreea und Faur, Daniela und Datcu, Mihai (2016) A dimensionality reduction approach for the visualization of the cluster space: A trustworthiness evaluation. In: Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2016, Seiten 2917-2920. IEEE Xplore. IGARSS 2016, 2016-07-10 - 2016-07-15, Beijing, China. doi: 10.1109/IGARSS.2016.7729753. ISBN 978-1-5090-3332-4. ISSN 2153-7003.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/7729753/

Kurzfassung

The data mining systems solve the problem of handling Earth Observation archives counting on a feature vectors based description of the data. Increasing the dimensionality of the feature vectors would offer an effective perspective of the dataset's content. The modern systems provide visual exploration of data projecting their high-dimensional feature space in a 3-D space. The dimensionality reduction methods represent the main way to achieve such representation. Several dimensionality reduction methods have been proposed to identify the mapping, bot not all of them retain the same dataset properties. In order to compare their performance, the development of formal measures like “Trustworthiness” or the measures based on Co-ranking matrix was mandatory. These measures objectively evaluate the similarity between the structure detected in the original and the reduced space. In this paper we evaluate six dimensionality reduction methods using “Trustworthiness” and “Continuity” measures. In this regard three datasets have been used: an artificial one and two remote sensing datasets. Each of them have been described by a high-dimensional feature space.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/108042/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:A dimensionality reduction approach for the visualization of the cluster space: A trustworthiness evaluation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Griparis, AndreeaUniversity Politehnica BucharestNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Faur, DanielaUniversity Politehnica BucharestNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihaimihai.datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:13 Juli 2016
Erschienen in:Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2016
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS.2016.7729753
Seitenbereich:Seiten 2917-2920
Verlag:IEEE Xplore
ISSN:2153-7003
ISBN:978-1-5090-3332-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Dimesionality, reduction, visualization, evaluation, trustworthiness, continuity
Veranstaltungstitel:IGARSS 2016
Veranstaltungsort:Beijing, China
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 Juli 2016
Veranstaltungsende:15 Juli 2016
Veranstalter :IEEE Org.
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:18 Nov 2016 12:18
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:13

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