Método de decomposição de dados invariável a pequenas mudanças e escalas?

10

Existe um método de decomposição de dados semelhante ao valor próprio que estima a matriz de projeção para reduzir a dimensionalidade, mas não projeta vetores semelhantes muito distantes em termos de distância euclidiana um do outro, se os dados originais da mesma classe variarem um pouco em escala, deslocamento e rotação (2D caso).

y=Ex;

por exemplo, um exemplo de problema de classificação de ECG. Os ciclos de cardio têm duração diferente. Além disso, a escala e o deslocamento dependem da precisão da detecção de batida. Assim, os ciclos cardio pertencentes à mesma classe podem ser projetados para muito longe devido a essa variação.

Chesnokov Yuriy
fonte
Sinais pseudo-periódicos? sethares.engr.wisc.edu/paperspdf/wong2004.pdf
rwong
11
Quando leio a pergunta, penso imediatamente na quantização de vetores . Ou outros algoritmos de armazenamento em cluster . Talvez pensar nessa direção possa ajudá-lo a começar.
bjoernz

Respostas: