Table 2:
Summary of Data Sets.
#dimension#sample#classes$k$#triplet$λmax$$λmin$
Iris 150 $∞$ 546,668 1.3e$+$2.3e$+$
Wine 13 178 $∞$ 910,224 2.0e$+$5.1e$+$
Segment 19 2310 20 832,000 2.5e$+$4.2e$+$
Satimage 36 4435 15 898,200 1.0e$+$8.8e$+$
Phishing 68 11,055 487,550 5.0e$+$2.0e$-$
SensIT Vehicle 100 78,823 638,469 1.0e$+$2.9e$+$
a9a 16$a$ 32,561 732,625 1.2e$+$3.1e$+$
Mnist 32$a$ 60,000 10 1,350,025 7.0e$+$9.6e$-$
Cifar10 200$a$ 50,000 10 180,004 2.0e$+$3.3e$+$
Rcv1.multiclass 200$b$ 15,564 53 126,018 3.0e$+$6.0e$-$
#dimension#sample#classes$k$#triplet$λmax$$λmin$
Iris 150 $∞$ 546,668 1.3e$+$2.3e$+$
Wine 13 178 $∞$ 910,224 2.0e$+$5.1e$+$
Segment 19 2310 20 832,000 2.5e$+$4.2e$+$
Satimage 36 4435 15 898,200 1.0e$+$8.8e$+$
Phishing 68 11,055 487,550 5.0e$+$2.0e$-$
SensIT Vehicle 100 78,823 638,469 1.0e$+$2.9e$+$
a9a 16$a$ 32,561 732,625 1.2e$+$3.1e$+$
Mnist 32$a$ 60,000 10 1,350,025 7.0e$+$9.6e$-$
Cifar10 200$a$ 50,000 10 180,004 2.0e$+$3.3e$+$
Rcv1.multiclass 200$b$ 15,564 53 126,018 3.0e$+$6.0e$-$

Note: #triplet and $λmin$ are the average value for subsampled random trials.

$a$The dimension was reduced by AutoEncoder.

$b$The dimension was reduced by PCA.

Close Modal