高次元超球面上のカーネル密度推定とモード検出
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概要
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カーネル密度推定には、ユークリッド空間上で定義された動径基底関数(RBF)カーネル族がよく用いられているが、本報告では超球面上に分布するデータ点から、超球面上のカーネル密度推定を行うためのカーネル族として、新たに相関カーネル族を定義し、またその典型例としてvon Mises-Fisherカーネルを定義する。また超球面上の相関カーネル族を用いたカーネル密度推定のモード検出と、それに基いたクラスタリングを行うアルゴリズムを開発した。これは、ComaniciuとMeer(2002)によるRBFカーネル族一般に対するミーンシフトアルゴリズムと類似のものであって、相関カーネル族一般に適用可能である。我々はこれを遺伝子発現プロファイルの高次元データの解析に適用し、従来手法と比較した。その結果、Gaussianカーネルに対する明らかな優位性を示すとともに、特徴次元の部分サンプリングに対応する擾乱に対して安定であることを示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-18
著者
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