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J-GLOBAL ID：201202246323217684   整理番号：12A1447147

オンラインカーネル主成分分析:次元縮小モデル

Online Kernel Principal Component Analysis: A Reduced-Order Model

著者 (1件)： HONEINE Paul (Univ. Technol. Troyes, Troyes, FRA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 34  号： 9  ページ： 1814-1826  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広く用いられているデータ解析および次元縮小技法の非線形拡張方式であるカーネルPCA(主成分分析)を取り上げ,それに対するオンラインアルゴリズムを提案した。ここではまず,主成分分析とOjaのルールについて議論を行い,カーネル関数の例として,Gaussカーネル,指数カーネル,二次カーネル,などを示した。部分空間制御のための選択基準を取り上げ,部分空間制御の評価基準,辞書の特性(Gaussカーネル),主要関数の近似誤差,について論じた。ここで提案したオンラインカーネルPCAについては,主要関数の学習,複数の主要関数について論じた。そして,収束速度,特徴空間におけるデータのセンタリングについて,雑音除去方式,に関する議論も行った。評価実験を行い,古典的カーネルPCAおよび反復型カーネルPCAとの比較,画像雑音除去に関する結果などを示した。これにより,提案アプローチの有効性を確認した。

シソーラス用語： *主成分分析 ,  *機械学習 ,  *部分空間法 ,  選択問題 ,  オンライン処理 ,  近似法 ,  誤差 ,  収束 ,  空間 ,  次元縮小 ,  雑音除去 ,  計算機アルゴリズム ,  識別関数
準シソーラス用語： 近似誤差 ,  特徴空間 ,  オンラインアルゴリズム ,  Kernel関数

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  カーネル主成分分析 ,  次元 ,  縮小モデル