LMedSクラスタリングに基づく複数直線のロバスト回帰
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概要
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最小2乗メディアン(LMedS)推定の原理に基づくロバストクラスタリング手法を提案する.これは点群の辞書式整列および最小正方領域による過半数囲い込みを導入した独自のものである.これを利用したロバスト直線回帰アルゴリズムを提案する。ここでは,データ空間の2点が表す直線候補をパラメタ空間における1点に写像することによって,回帰問題を解く.また,パラメタ空間において収束した正方領域の大きさに基づく例外値判定関数が定義でき,それによって真正データと例外値とを区分できるようになる.提案する手法によって,画像から,あるいは数値ファイルとして与えられる点群データに対するロバストな直線回帰が可能となる.得られた直線は統計的には残差の最小中央値条件を満たしている.更に,例外値含有率の高い点群からの直線回帰も可能となる.この手法を用いることによって,複数直線回帰が可能となることを示す.そこにおいては,例外値除去と真正データ除去が順次実行される.シミュレーション実験の結果から,提案する手法の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-19
著者
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