banca dati delle tesi e dissertazioni accademiche elettroniche
| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Autore | SPALLANZANI, MATTEO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-03162016-154117 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Dimensionality reduction and clustering via manifold learning | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | MATEMATICA (D.M. 270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| Parole chiave |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| Data inizio appello | 2016-04-14 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Data di rilascio | 2056-04-14 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
As a preprocessing stage for clustering algorithms, dimensionality reduction of high-dimensional datasets is achieved by the application (and later comparison) of two manifold learning techniques: kernel PCA and Laplacian eigenmaps. |
|||||||||||||||||||||||||||||||
| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
|
||||||||||||||||||||||||||||||