因子分析法による特徴抽出
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概要
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本論文は因子分析法における単純構造の概念を基にし, パターンの特徴抽出問題を論じている. すなわちn次元空間上のパターンクラスは, クラス間の相違が各クラスのパターンのn個の変量の観測値に依存するが, 常にn個の変量のすべてが同程度にクラス間の相違に影響を及ぼしているとはかぎらない. このため, 各クラスにおいては他のクラスとの相違に大きな役割を果している変量グループとそうではない変量グループが存在する. この事実に着目し, クラス間の相違に大きな役割を果している変量グループを明らかにする目的で因子分析法の単純構造化の手法を用いることにより, これらの変量グループにもっとも相関の強い特徴を抽出する単純構造系を提案している. 単純構造系の座標軸はそれぞれ各クラスに対応し, クラスの類別に重要な情報を担い, クラスがK個分布しているなら, 高々K個の座標軸よりなる系として構成される. さらに具体的なパターンをもちいて計算機シミュレーションを行い, 従来の Karhunen-Loeve系との比較検討し, 本方法の有用性について述べている.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1979-09-15
著者
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