文献

J-GLOBAL ID：201702248361319638   整理番号：17A1453501

高次元データ分類のためのクラス部分空間への直交距離について【Powered by NICT】

On the orthogonal distance to class subspaces for high-dimensional data classification

著者 (2件)： Zhu Rui (Department of Statistical Science, University College London, WC1E 6BT, London UK) ,  Xue Jing-Hao (Department of Statistical Science, University College London, WC1E 6BT, London UK)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 417  ページ： 262-273  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： クラスの部分空間への直交距離はクラス部分空間法によるパターン分類のための重要な計量である。直交距離の間の密接な関係とクラス部分空間からテストインスタンスの残差標準偏差である。本論文では,残差標準偏差と残留PCスコアの二乗の和の間の,確立され広く使用されている関係は正確ではないことを示し,不正確な結果をもたらし,最近では実際には一般的な高次元データの推定である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *直交性 ,  標準偏差 ,  部分空間法 ,  パターン分類 ,  残差
準シソーラス用語： スコア ,  *部分空間 ,  *高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分類 ,  高次元データ ,  直交距離 ,  主成分分析(PCA) ,  階級類推(SIMCA)のソフト独立モデル化

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元データ ,  分類 ,  クラス ,  部分空間