Sparse representation of High Dimensional Data for Classification, Fachbücher von Salman Siddiqui

Das Buch "Sparse Representation of High Dimensional Data for Classification" bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Sparse Principal Component Analysis (PCA) zur Darstellung hochdimensionaler Daten für Klassifikationszwecke. Es wird erläutert, wie die sparse Transformation dazu beiträgt, das Datenvolumen und die Dimensionalität zu reduzieren, ohne dabei wesentliche Informationen zu verlieren. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und eine bessere Verständlichkeit der Daten. Die Autoren präsentieren die Ergebnisse von Experimenten, die mit hyperspektralen Daten und verschiedenen Datensätzen aus dem UCI Machine Learning Repository durchgeführt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass die sparse Datenrepräsentation nicht nur die Interpretation verbessert, sondern auch die Klassifikationsleistung optimiert, insbesondere bei einer bestimmten Anzahl von Merkmalen. In vielen Fällen ist die Klassifikationsleistung mit der von regulärem PCA vergleichbar, was die Relevanz dieser Methode unterstreicht.