頑健なヤコビ核主成分分析に向けて(テーマ関連セッション5,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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元来の核主成分分析では特徴空間におけるユークリッド計量に基づいた最小二乗推定によって主たる部分空間を求めるが,ヤコビ核主成分分析では人力空間におけるユークリッド計量に基づいて計算される重みを用いた重み付き最小二乗推定によって主たる部分空間を求める.一般に(重み付き)最小二乗推定量は外乱値に弱いため,本稿ではRANSACとχ^2検定を利用して外乱値を検出することによりヤコビ核主成分分析の頑健化を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-06
著者
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
日野 英逸
(株)日立製作所システム開発研究所
-
藤木 淳
産業技術総合研究所
-
日野 英逸
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部
-
赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所
-
日野 英逸
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所
-
赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所情報科学部情報数理研究室
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