確率的手法による高次元データの低次元埋め込み
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概要
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確率的近接データ埋め込み法(SPE : Stochastic Proximity Embedding)はデータマイニングにおいて視覚化の分野に位置付けられる手法である.SPEによって高次元のデータを低次元空間に埋め込むことが可能になる.本論文では,新たにデータ補間を行う手法を導入することでSPEを拡張する.拡張したSPEとデータ視覚化手法の1つである自己組織化マップ(SOM : Self-Organizing Map )を比較することで,データの分類と視覚化における提案手法の有用性を評価する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-01
著者
-
土居 伸二
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
熊谷 貞俊
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
熊谷 貞俊
大阪大学大学院工学研究科
-
熊谷 貞俊
大阪大学工学部電気工学科
-
西川 尚斗
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
土居 伸二
大阪大学工学研究科電気電子情報工学専攻
-
土居 伸二
大阪大学大学院工学研究科
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