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J-GLOBAL ID：201502204119121242   整理番号：15A1099380

分数次数埋込み一般化マルチセット正準相関分析【Powered by NICT】

Fractional-order embedding generalized multiset canonical correlation analysis

著者 (3件)： Guan Rui (School of Computer Sci. and Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Sun Quansen (School of Computer Sci. and Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Shen Xiaobo (School of Computer Sci. and Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing)
資料名： Nanjing Daxue Xuebao. Zirankexue  (Nanjing Daxue Xuebao. Zirankexue)
巻： 51  号： 1  ページ： 118-124  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2593A  ISSN： 0469-5097  CODEN： NCHPAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異なるデータ処理と記述のために,同じBJ ectは通常異なる空間(ビュー)から多重表現を持っている。これら多重表現は異なる特徴ベクトル空間からだけでなく,異なるグラフ空間からできた。多重特徴表現は常に同じパターンの異なる特性および所見を反映しているので,それらから特徴を抽出するだけでなく効果的に識別情報を得るばかりでなく,各特徴表現である程度冗長な情報を除去することができる。さらに,分類器の複雑さは,これらの抽出された特徴を用いることによって,はるかに低減することができる。,複数表現のデータの特徴抽出は認識タスクのための非常に必要な基本的問題をundoubtablelyである。など,従来の特徴抽出または非類似性低減法,例えば,主成分分析(PCA)と線形判別分析(LDA)は主に単一表現データに基づいているので,それらは,複数表現のデータの特徴抽出に適用するには適していない。本論文では,この問題に基づくマルチセット正準相関分析(MCCA)を研究することに焦点を当てた。はそれぞれ対応する標本共分散行列の固有値と特異値を修正し,次に偏差の問題を軽減する明らかにできる分数次数内のセットとの間のセット散乱行列を構築するために分数次数という概念を導入した。これに基づいて,教師情報を導入し,分数次数埋込み一般化マルチセット正準相関分析(FEGMCCA)と呼ばれる新しい手法を提案した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ処理 ,  教師 ,  多重化 ,  固有値 ,  主成分分析 ,  特徴抽出 ,  *埋込み【写像】
準シソーラス用語： 特異値 ,  線形判別分析 ,  非類似性 ,  特徴ベクトル ,  *正準相関解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 記号処理  (JE03000Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分数次 ,  埋込み ,  一般化 ,  マルチセット ,  正準相関分析