Neural Networks の数量化理論への適用
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概要
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統計手法の一つである多変量解析は、データ解析によって多くのデータの相互関係を解析するものである。近年、コンピュータの進歩によりさまざまな分野での応用が容易になり、理学、工学を始め、製品開発やマーケティング調査まで、必要不可欠なものになってぎている。しかしながらこれはデータの全体的傾向を視覚的に効率よく説明するためには有効であるが、数量化後の結果と、新たに加えられたデータの関係は明確には判らない。ここではデータの数量化を非線形写像と考え、ニューラルネットワークを用いることにより、従来の数量化法と比較することで、その有効性を検討した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
-
鈴木 健嗣
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
橋本 周司
早稲田大学理工学術院 先進理工学研究科
-
鈴木 健嗣
早稲田大学理工学部
-
鈴木 健嗣
早稲田大学理工学部応用物理学科
-
橋本 周司
早稲田大学
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