多様体学習を用いた近似contour treeプロット(セッション4:可視化)
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概要
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contour treeは,一価関数により表現されるフィールド内の等値面の位相変化を効果的に表現できるため,ボリュームやその時系列データの特徴を抽出する手段としてよく用いられてきている.しかしながら,既存手法ではサンプルデータを補間するために,データの定義域を単体で分割する必要があり,結果として時系列ボリュームデータのような高次元データにおいては,補間処理の実装が複雑化してしまう問題点があった.本報告では,多様体学習を用いて,このような高次元データから,簡単かつ効果的なcontour treeの近似表現を,補間処理を用いずに構築する手法を提案する.本手法の基本原理は,高次元データの局所的な接続性を頼りにデータの分布を追跡し,それを低次元空間に埋め込む次元圧縮をする点にある.本手法の有効性を示すために,構築したcontour treeを介したボリュームデータやその時系列データの特徴解析の事例についても示していく.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-08-15
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
藤代 一成
慶應義塾大学理工学部
-
高橋 成雄
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
小林 潤
東京大学理学部
-
藤代 一成
東北大学流体科学研究所
-
岡田 真人
東京大学新領域創成科学研究科
-
小林 潤
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
藤代 一成
筑波大学電子情報工学系
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
高橋 成雄
東京大学大学院情報理工学系研究科:東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
高橋 成雄
東京大学大学院
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