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J-GLOBAL ID：201502257126555210   整理番号：15A0557501

鎖状構造に基づく主成分分析の一般化

著者 (3件)： 名児耶厚 (東京電機大 理工) ,  小野裕次郎 (十文字学園女大 社会情報) ,  市野学 (東京電機大 理工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J98-D  号： 3  ページ： 501-511 (WEB ONLY)  発行年： 2015年03月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  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： 量質混在型の複雑なデータ・テーブルを扱う研究分野である,いわゆるシンボリックデータ・アナリシス(SDA)における主要な目的の一つとして,既存の多変量解析法の一般化が挙げられる。既存の多変量解析では,特徴(変数)間の線形的な関係を共変関係として用いることが多い。この共変関係を線形的な関係のみならず多種多様な関係性を評価できる尺度へ拡張することは,他の手法への応用も可能なことから既存手法の一般化として有効な手段と考えられる。これまで我々は,オブジェクト(サンプル)が多種多様な関係性に沿って並ぶ構造を鎖状構造として捉え,鎖状構造抽出に有効な特徴組を評価できる共変関係の研究を行ってきた。本論文では,この共変関係を用いることにより鎖状構造の検出手法を基盤とする一般化主成分分析法を提案する。提案手法は多種多様な共変関係に基づいた上で,異なる型の特徴が混在するデータ・テーブルから主成分を生成できる。提案手法の性能を示すため,我々は2種類の例題データによる実験の結果を掲載した。続けて提案手法の有用性を論ずるため,従来の主成分分析による解析レポートとの比較実験を行った。(著者抄録)

シソーラス用語： 構造 ,  *主成分分析 ,  汎化 ,  *データ解析 ,  *記号 ,  *多変量解析 ,  共変性 ,  特徴抽出 ,  比較試験 ,  *特徴選択 ,  相関係数 ,  データ圧縮 ,  空間
準シソーラス用語： 鎖状構造 ,  一般化 ,  シンボリックデータ解析 ,  構造抽出 ,  比較実験 ,  情報圧縮 ,  特徴空間 ,  部分空間

分類 (1件)： 情報工学基礎理論一般  (JB01000T)

引用文献 (28件)：

• H.H. Bock and E. Diday, Analysis of Symbolic Data, Springer-Verlag, Berlin, 2000.
• D.S. Guru and B.B. Kiranagi, "Multivalued type dissimilarity measure and concept of mutual dissimilarity value for clustering symbolic patterns," Pattern Recognit., vol.38, no.1, pp.151-156, Jan. 2005.
• 片山琴絵,南弘征,水田正弘,"分布値データに対する階層的シンボリッククラスタリングについて,"計算機統計学,vol.22, no.2, pp.83-89,May 2009.
• M. Ichino, "The quantile method for symbolic principal component analysis," Statistical Analysis and Data Mining, vol.4, no.2, pp.184-198, April 2011.
• C. Chatfield and A.J. Collins, Introduction to Multivariate Analysis, Chapman & Hall, New York, 1980.

タイトルに関連する用語 (3件)： 鎖状構造 ,  主成分分析 ,  一般化