Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques (eBook)
XLIII, 247 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-81026-9 (ISBN)
In particular, it presents the new unsupervised technique ASKI and the supervised methods ClassNeRV and ClassJSE. Moreover, MING, a new approach for local map quality evaluation is also introduced. These methods are then applied to the representation of expert-designed fault indicators for smart-buildings, I-V curves for photovoltaic systems and acoustic signals for Li-ion batteries.
After his PhD degree in biomathematics from Pierre and Marie Curie University, Sylvain Lespinats held postdoc positions at several institutions, including INSERM (the French National Institute of Medical Reseach), INREST (the French National Insistute of Transport and Security Research), and some universities and research institutes. He is currently a permanent researcher at CEA-INES (the French National Institute of Solar Energy) near Chambery. He is the author or co-author of about 50 papers and more then ten patents. His work is dedicated to providing ad hoc approaches for data mining and knowledge discovery to his colleagues in various fields, including genomics, virology, quantitiative sociology, transport security, solar energy forecasting, solar plang security, and battery diagnosis. Dr. Lespinats's scientific interests include the exhibition of spatial structures in high dimensional data. In that framework, he developed several non-linear mapping methods and worked on the local evaluation of mappings. Recently he mainly focuses on renewable data to contribute to energy transition.
Erscheint lt. Verlag | 2.12.2021 |
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Zusatzinfo | XLIII, 247 p. 100 illus., 88 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | Data Mining • dimensionality reduction • high dimensional data • intrinsic dimensionality • mapping evaluation • Visual Analytics |
ISBN-10 | 3-030-81026-7 / 3030810267 |
ISBN-13 | 978-3-030-81026-9 / 9783030810269 |
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Größe: 17,5 MB
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