非線形主成分分析による実世界データの解析(テーマセッション(2))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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データの次元数を削減する多変量解析法に,主成分分析(Principal Component Analysis: PCA)がある.筆者らは,既にPCAを非線形に拡張した手法を提案し,モデルデータを用いてその有効性を示した.本研究では,提案手法で実世界のデータを非線形主成分分析した結果を報告する.更に,数値実験で得られたPCAと提案手法による復元データをもとに,元のデータ空間と主成分から復元されたデータ空間の距離構造について検討を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-01
著者
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