Динамічна візуалізація даних великої розмірності
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper considers a method for processing high-dimensional data, on the basis of which their visualization in two or three dimensions is built. The method is based on dimensionality reduction algorithms and can be applied to the development of a biotechnical acoustic system for dynamic visualization of the human heart muscle.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Дячук О. О., Тимчик С. В. Динамічна візуалізація даних великої розмірності // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23907.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Wang, Y., Huang, H., Rudin, C. & Shaposhnik, Y. Understanding how dimension reduction tools work: an empirical approach to deciphering t-SNE, UMAP, TriMap, and PaCMAP for data visualization. Journal of Machine Learning Research 22 (201), 1–73 (2021). https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.04456.
- L.J.P. van der Maaten, G.E. Hinton. Visualizing high-dimensional data using t-SNE. Journal of machine learning research 9 (nov), 2579–2605 (2008).
- Su, Y., Shi, Q. & Wei, W. Single cell proteomics in biomedicine: High-dimensional data acquisition, visualization, and analysis. PROTEOMICS 17 (3-4), 1600267 (2017). https://doi.org/10.1002/pmic.201600267.
- Kobak, D. & Berens, P. The art of using t-SNE for single-cell transcriptomics. Nature Communications 10 (1), 5416 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-13056-x.