Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

01.03.2015 | Ausgabe 2/2015

Data Mining and Knowledge Discovery 2/2015

Survey on distance metric learning and dimensionality reduction in data mining

Zeitschrift:
Data Mining and Knowledge Discovery > Ausgabe 2/2015
Autoren:
Fei Wang, Jimeng Sun
Wichtige Hinweise
Responsible editor: Ian Davidson.

Abstract

Distance metric learning is a fundamental problem in data mining and knowledge discovery. Many representative data mining algorithms, such as \(k\)-nearest neighbor classifier, hierarchical clustering and spectral clustering, heavily rely on the underlying distance metric for correctly measuring relations among input data. In recent years, many studies have demonstrated, either theoretically or empirically, that learning a good distance metric can greatly improve the performance of classification, clustering and retrieval tasks. In this survey, we overview existing distance metric learning approaches according to a common framework. Specifically, depending on the available supervision information during the distance metric learning process, we categorize each distance metric learning algorithm as supervised, unsupervised or semi-supervised. We compare those different types of metric learning methods, point out their strength and limitations. Finally, we summarize open challenges in distance metric learning and propose future directions for distance metric learning.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 2/2015

Data Mining and Knowledge Discovery 2/2015 Zur Ausgabe

Premium Partner

    Bildnachweise