Участник:Asenin/Многомерное шкалирование
Автор: Сенин Александр Николаевич, студент ММП ВМК МГУ (417)
Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
Для неподготовленного читателя вкратце опишем, как обычно ставятся задачи машинном обучении. В классическом машинном обучении имеется множество объектов, для каждого объекта предполагается некоторый ответ (целевая переменная). Считаем, что существует некоторая зависимость между объектами и ответами, в общем случае она неизвестна. Общая задача машинного обучения и состоит в том, чтобы восстановить эту зависимость: для каждого объекта предсказать соответствующую ему целевую переменную. Обычно, у нас уже есть некоторые знания об этой зависимости, чаще всего они выражаются в совокупности прецедентов: пар (объект, целевая переменная). Такая совокупность называется обучающей выборкой. Предполагается, что в конечном счете мы для любого объекта будем уметь возвращать целевую переменную. Существенная часть алгоритмов машинного обучения сужает понятие объекта до конечного вектора - признакового описания, получает матрицу объекты-признаки, каждая строка такой матрицы соответствует объекту, и каждой строке соответствует целевая переменная.
Задача многомерного шкалирования относится скорее к задаче анализа данных. В случае задачи многомерного шкалирования ситуация иная: считаем, что у нас нет никакой информации на конкретном объекте, но у нас есть информация о всевозможных парах объектов - обычно, эта информация несет смысл сходства или различия. Вместо входной матрицы объекты-признаки в терминах машинного обучения, у нас есть входная матрица попарных сходств или различий. Наша задача по этой матрице визуализировать исходную совокупность объектов, по которой эта матрица и была посчитана. Визуализировать будем следующим образом: найдем конфигурацию точек в двух или трехмерном пространстве, которая будет наиболее близко описывать исходную, нам неизвестную выборку объектов (каждая точка взаимно однозначно соответствует объекту).
Постановка получилась сильно общей, вполне естественно существование более узких постановок и разных подходов к решению. Резюмируем общую задачу: по вещественной матрице попарных различий найти для каждого объекта такое положение в пространстве размерности [math]\displaystyle{ p }[/math] (чаще всего [math]\displaystyle{ p=2,3 }[/math]), что попарные различия будут лучше всего сохранены. Тогда общее описание алгоритма: получаем на вход квадратную вещественную матрицу [math]\displaystyle{ D }[/math] размера [math]\displaystyle{ N x N }[/math], возвращаем [math]\displaystyle{ N }[/math] векторов размерности [math]\displaystyle{ p }[/math] - координаты точек, которые лучше всего описывают наши объекты.
Математическое описание алгоритма
Конкретизируем подход к решению задачи многомерного шкалирования. Будем рассматривать задачу классического многомерного шкалирования (Classical Multidimensional Scaling, cMDS).
Пусть входная матрица различий --- матрица попарных расстояний для евклидовой метрики [math]\displaystyle{ D = (d_{ij}) }[/math]. Задача классического MDS (cMDS) --- найти [math]\displaystyle{ X = (x_1, ..., x_N)^T }[/math], т.ч. [math]\displaystyle{ d_{ij} = ||x_i - x_j||_2 }[/math].