クラスタ構造に着目した特徴空間の可視化 : クラスタ判別法(情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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高次元の特徴空間における分布の構造を把握するために,解析したいデータを低次元の空間に写像し可視化することは,パターン認識やデータマイニングなどの分野において重要な研究課題である.しかし,従来用いられていた主成分分析などの方法では極めて多くの自由度をその重要性によらず均一に低次元空間に写像していたために,分布構造を破壊してしまうことが多かった.我々はこれに対して,特徴空間で分布構造を解析し,構造を保存する写像を求めるというアプローチに基づき,クラスタ構造を可視化する線形アルゴリズム,クラスタ判別法を提案し実験により有効性を示す.また,分布の構造を把握する目的に加え,データベースの検索インタフェースへの応用も検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-01
著者
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坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
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坂野 鋭
(株)nttデータ
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坂野 鋭
株式会社nttデータ技術開発本部
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末永 高志
株式会社NTTデータ技術開発本部
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末永 高志
(株)NTTデータ開発本部
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佐藤 新
(株)NTTデータ開発本部
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末永 高志
(株)nttデータ技術開発本部
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佐藤 新
株式会社nttデータ技術開発本部
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佐藤 新
(株)nttデータ
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末永 高志
株式会社NTTデータ技術開発本部|早稲田大学基幹理工学部応用数理学科
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