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J-GLOBAL ID：201402231001598574   整理番号：14A0097785

モダルインターバルデータに対する主成分分析法の提案

SYMBOLIC PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS FOR MODAL INTERVAL-VALUED DATA

著者 (3件)： 浜田惇 (北大 大学院情報科学研究科) ,  南弘征 (北大 情報基盤セ) ,  水田正弘 (北大 情報基盤セ)
資料名： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
巻： 26  号： 1  ページ： 3-16  発行年： 2013年12月12日 
JST資料番号： L1432A  ISSN： 0914-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： データセットには大量で多様な内容をもつものが存在する。このようなデータセットを解析するために,データの本質的な情報をできるだけ損失することなく,膨大で複雑なデータセットを集約するシンボリックデータ解析(SDA;Symbolic Data Analysis)をDidayらが提唱した。この集約されたデータセットのことをシンボリックデータと呼ぶ。統計学の分野での一つの問題として,情報の縮約があり,その代表的な手法として,主成分分析法(PCA)が挙げられる。SDAの枠組みにおいてもPCAの研究は行われており,区間値で表現されるインターバルデータに対して積極的に進められてきた。しかし,元のデータセットを区間値に集約するため,データのばらつきが無視されている。本来ばらつきとは,データにおいて本質的で,利用すべき特性である。データセットの集約を行いつつも,ばらつきを考慮した解析を行うためには,各変数がヒストグラムで表現されるモダルインターバルデータが重要となる。以上の背景により,本論文では,モダルインターバルデータに対するPCAを提案する。さらに,数値実験により,既存手法との比較および提案手法の実用性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *主成分分析 ,  縮約 ,  分散【variance】 ,  *数値計算 ,  実験 ,  データ ,  区間演算 ,  射影 ,  再構成 ,  評価試験 ,  放送局
準シソーラス用語： ばらつき ,  区間データ ,  数値実験 ,  区間

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 主成分分析法 ,  提案