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A dimensionality reduction approach to support visual data mining: Co-ranking-based evaluation

Griparis, Andreea und Faur, Daniela und Datcu, Mihai (2016) A dimensionality reduction approach to support visual data mining: Co-ranking-based evaluation. In: 2016 IEEE International Conference on Communications Workshops, ICC 2016, Seiten 391-394. IEEE Xplore. COMM 2016, 2016-06-09 - 2016-06-10, Bucharest, Romania. doi: 10.1109/ICComm.2016.7528271. ISBN 978-1-4673-8196-3.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7528271

Kurzfassung

The content of Earth Observation archives continues to explosively grow generating the need to extract valuable knowledge from these repositories. A traditional approach for remote sensing image retrieval is to compute the similarity between the user's query and the archive using a query by example system. Additionally, effective data mining involves the user into data exploration, making use of his knowledge to initiate and validate new hypothesis. This paper brings into focus a visualization based approach to mining the EO data. This method aims to map the existing data correlations in the multidimensional information space to the spatial correlations revealed by the 3D space. The assessment of the results considers a single and global quality criterion, involving the number of the intrusions and extrusion to reveal the performance of dimensionality reduction methods.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/108060/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A dimensionality reduction approach to support visual data mining: Co-ranking-based 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:9 Juni 2016
Erschienen in:2016 IEEE International Conference on Communications Workshops, ICC 2016
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICComm.2016.7528271
Seitenbereich:Seiten 391-394
Verlag:IEEE Xplore
ISBN:978-1-4673-8196-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Visualization, dimensionality reduction, EO
Veranstaltungstitel:COMM 2016
Veranstaltungsort:Bucharest, Romania
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:9 Juni 2016
Veranstaltungsende:10 Juni 2016
Veranstalter :Military Technical Academy, Politehnica University of Bucharest
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
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:22 Nov 2016 14:03
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:13

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