潜在変数分布で評価する高階自己組織化マップ : ヘテロなデータ集合体の可視化ツール
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概要
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本研究の目的は,さまざまな視点間の違いを可視化する自己組織化マップ(Self-Organizing Map: SOM)を開発することである.たとえば各国の経済活動を分析するとき,着目する産業が異なれば解析結果も異なる.そこで似た分析結果を出す2つの産業は似た視点を持つとみなして,視点間の類似性や相違性をSOMで可視化表現しようというのが本研究のめざすところである.この際に問題となるのが,視点が異なるとデータベクトルの次元もその意味も異なってしまうという点である.すなわちヘテロなデータ集合体を扱わなければならない.そこで本研究では潜在変数の事後分布でマップ間距離を評価する高階自己組織化マップを開発し,ヘテロデータ集合体を扱えるようにした.さらに人々が相互評価しあう状況において本提案法を応用すると,他者評価から自己評価を推定することが可能であることが示された.
- 2012-03-07
著者
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古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学情報工学部
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
古川 徹生
九州工業大学大学院脳情報工学専攻
-
石橋 英朗
九州工業大学大学院脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
-
石橋 英朗
九州工業大学大学院 脳情報専攻
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