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Statistical Learning: the impact of feature extraction process on the dispersion map of composite data points

机译:统计学习:特征提取过程对复合数据点的色散图的影响

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摘要

In this paper, we present the impact of feature extraction process on the dispersion map of composite data points. We analyze this impact in distance space using distance graphs(scatter plots). The dispersion maps of composite data points in different feature spaces are depicted and compared using scatter plots to show differences. Finally, we implement the combined feature spaces as an extension to data life cycle to test its effectiveness on dispersion map of composite data points.
机译:在本文中,我们介绍了特征提取过程对复合数据点的色散图的影响。我们使用距离图(散点图)分析距离空间中的这种影响。使用散点图描绘不同特征空间中的复合数据点的色散图,并使用散点图来显示差异。最后,我们将组合的特征空间实现为数据生命周期的扩展,以在复合数据点的色散图上测试其有效性。

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