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2 docs tagged with "reduction-dimension"

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Autoencodeur — Réduction de dimension non-linéaire

Résultats complets de l'autoencodeur SpectralAutoencoder appliqué aux 183 descripteurs LAMOST DR5 : architecture MLP symétrique, espace latent z=2, MSE(AE)=0.489 ≈ PCA(k=10), découverte de l'axe gravité sur l'axe 1 latent, détection d'anomalies QSO (107× erreur), interpolation et arithmétique latente.

Réduction de dimension — PCA, UMAP, t-SNE

Comparaison complète de trois méthodes de réduction de dimension sur 43 019 spectres stellaires LAMOST DR5 : PCA (linéaire), UMAP (topologique) et t-SNE (probabiliste). Hyperparamètres, résultats, stabilité Procrustes et clusters HDBSCAN.