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Ranking quality with increasing SNN size
All-Relevant
Manhattan 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Euclidean 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.6 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.8 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Arccosine 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
10-Relevant
Manhattan 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Euclidean 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.6 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.8 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Arccosine 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Cyc-Relevant
Manhattan 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Euclidean 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.6 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.8 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Arccosine 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Half-Relevant
Manhattan 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Euclidean 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.6 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.8 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Arccosine 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
All-Dependent
Manhattan 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Euclidean 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.6 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.8 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Arccosine 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
10-Dependent
Manhattan 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Euclidean 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.6 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
L0.8 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Arccosine 10d 20d 40d 80d 160d 320d 640d
Real data results
ALOIEuclidean
Multiple Features (all)Euclidean
Multiple Features (pixel only)Euclidean
Optical DigitsEuclidean

Real data summary plot (Euclidean)

Notes:
  • Real data sets do not have a ground truth with a notion of "centrality", therefore there is only a single bar per SNN size.
  • Horizontal lines in summary plot are the base distance.
  • Euclidean distance on the ALOI feature vectors already performs very well, so the improvements with SNN are not significant.
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