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J-GLOBAL ID：201602207866668818   整理番号：16A0213124

共分散行列の違いを許容する線形判別分析

Novel Extended Fisher Discriminant Analysis

著者 (4件)： 坂野鋭 (NTTデータ) ,  木村昭悟 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  藤木淳 (福岡大 理) ,  田中勝 (福岡大 理)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： MPS-106  ページ： VOL.2015-MPS-106,NO.3 (WEB ONLY)  発行年： 2015年12月08日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： Fisherの判別分析(FLDA)はその簡便さ,処理量の小ささ等から多くの研究者,分析実務者をひきつけてきた。しかしながらFLDAは,すべてのクラスの分布が同じ共分散構造を持っているという強い仮定があるために,この仮定が満たされない場合には識別精度の低下を引き起こすという問題点があった。我々は,データの分布を包摂する部分空間同士を引き離すという考え方に基づいて,この問題を解決する詳細化判別分析を提案する。提案手法はFLDAの適用範囲を広げるのみならずFLDAの次元数の制約を取り払う。また,処理量も大きくは無く,アルゴリズムも単純である。公開データによる実験的な評価の結果,提案手法の有効性が明らかになった。(著者抄録)

シソーラス用語： *判別分析 ,  *次元縮小 ,  行列 ,  部分空間法 ,  *データ圧縮 ,  情報源符号化 ,  *特徴抽出 ,  共分散行列
準シソーラス用語： *CLAFIC ,  *次元圧縮 ,  情報圧縮 ,  *線形判別分析

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 共分散行列 ,  許容 ,  線形判別分析