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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Código do Detentoribi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identificador8JMKD3MGPAW/3PJ5RDH
Repositóriosid.inpe.br/sibgrapi/2017/09.04.21.52
Última Atualização2017:09.04.21.52.38 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/sibgrapi/2017/09.04.21.52.38
Última Atualização dos Metadados2022:05.18.22.18.24 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoBarbosaNona:2017:PrSt
TítuloVisualization, kernels and subspaces: a practical study
FormatoOn-line
Ano2017
Data de Acesso17 set. 2024
Número de Arquivos1
Tamanho602 KiB
2. Contextualização
Autor1 Barbosa, Adriano Oliveira
2 Nonato, Luis Gustavo
Afiliação1 ICMC-USP/FACET-UFGD
2 ICMC-USP
EditorTorchelsen, Rafael Piccin
Nascimento, Erickson Rangel do
Panozzo, Daniele
Liu, Zicheng
Farias, Mylène
Viera, Thales
Sacht, Leonardo
Ferreira, Nivan
Comba, João Luiz Dihl
Hirata, Nina
Schiavon Porto, Marcelo
Vital, Creto
Pagot, Christian Azambuja
Petronetto, Fabiano
Clua, Esteban
Cardeal, Flávio
Endereço de e-Mailbarbosa.aob@gmail.com
Nome do EventoConference on Graphics, Patterns and Images, 30 (SIBGRAPI)
Localização do EventoNiterói, RJ, Brazil
Data17-20 Oct. 2017
Editora (Publisher)Sociedade Brasileira de Computação
Cidade da EditoraPorto Alegre
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioMaster's or Doctoral Work
Histórico (UTC)2017-09-04 21:52:38 :: barbosa.aob@gmail.com -> administrator ::
2022-05-18 22:18:24 :: administrator -> :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavekernel methods
subspace clustering
multidimensional projection
visualization
ResumoData involved in real applications are usually spread around in distinct subspaces which may have different dimensions. We would like to study how the subspace structure information can be used to improve visualization tasks. On the other hand, what if the data is tangled in this high-dimensional space, how to visualize its patterns or how to accomplish classification tasks? This paper presents an study for both problems pointed out above. For the former, we use subspace clustering techniques to define, when it exists, a subspace structure, studying how this information can be used to support visualization tasks based on multidimensional projections. For the latter problem we employ kernel methods, well known in the literature, as a tool to assist visualization tasks. We use a similarity measure given by the kernel to develop a completely new multidimensional projection technique capable of dealing with data embedded in the implicit feature space defined by the kernel.
Arranjourlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2017 > Visualization, kernels and...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 04/09/2017 18:52 1.2 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPAW/3PJ5RDH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPAW/3PJ5RDH
Idiomaen
Arquivo Alvocompressed.pdf
Grupo de Usuáriosbarbosa.aob@gmail.com
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPAW/3PKCC58
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/sibgrapi/2017/09.12.13.04 18
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume


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