स्थानीय अंतर्निहित आयामिता का अनुमान

यह पत्र हाल ही में हाउले द्वारा प्रस्तावित अंतर्निहित आयामिता (ID) के स्थानीय माप का अनुमान लगाने से संबंधित है। स्थानीय मॉडल को केर्गर और रुहल के विस्तार आयाम का एक सांख्यिकीय सेटिंग में विस्तारण माना जा सकता है जिसमें प्रश्न बिंदु के लिए दूरी का वितरण एक निरंतर यादृच्छिक चर के रूप में मॉडल किया जाता है। यह अंतर्निहित आयामिता का रूप खोज, वर्गीकरण, अपवाद पहचान और मशीन लर्निंग, डाटाबेस और डेटा खनन के अन्य संदर्भों में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है, क्योंकि यह समानता कार्यों की भेदक शक्ति के माप के बराबर साबित हुआ है। स्थानीय ID के कई अनुमापक प्रस्तावित और अत्यधिक मूल्य सिद्धांत के आधार पर विश्लेषित किए गए हैं, जो अधिकतम संभावना अनुमान (MLE), क्षणों की विधि (MoM), संभाव्यता भारित क्षण (PWM), और नियमित रूप से भिन्न कार्यों (RV) का उपयोग करते हैं। एक प्रयोगात्मक मूल्यांकन भी प्रदान किया गया है, जो वास्तविक और कृत्रिम डेटा दोनों का उपयोग करता है।