文献

J-GLOBAL ID：201202223067103234   整理番号：12A0170886

相互情報最大化に基づく非Gauss回帰アルゴリズム

A non-Gaussian regression algorithm based on mutual information maximization

著者 (4件)： ZENG Jiusun ,  XIE Lei ,  KRUGER Uwe ,  GAO Chuanhou
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 111  号： 1  ページ： 1-19  発行年： 2012年02月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,非Gauss分散変数セットのための潜在性変数回帰法を紹介した。単一応答変数に対して,相互情報基準を独立成分の定式化にブレンドした。その概念的アルゴリズムを多重応答変数に拡張して,その予測子と応答セットがGauss分散である場合カノニカル相関回帰に還元される。重み付け目的関数の解析から,新しいアルゴリズムが最近報告された独立成分回帰法に還元されることが分った。シミュレーション実例と記録データの応用研究から,提案アルゴリズムが潜在非Gauss成分と回帰モデルの正確さの抽出の間を釣り合わせ得ることが確定された。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *最適化手法 ,  機能 ,  操作 ,  *回帰モデル ,  *統計量 ,  アルゴリズム ,  目的関数
準シソーラス用語： 最大化 ,  相互情報関数理論 ,  非Gauss性

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  ドキュメンテーション  (CA01030Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最大化 ,  アルゴリズム