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J-GLOBAL ID：201702252990779651   整理番号：17A1725536

主成分分析に基づいたディジタル情報マイニング技術【Powered by NICT】

Digital information mining technology based on principal component analysis

著者 (4件)： Rui Lin (School of Electrical Information Engineering, Yunnan MinZu University, Kunming, China) ,  Jiamei Wang (School of Electrical Information Engineering, Yunnan MinZu University, Kunming, China) ,  Bingze Li (School of Electrical Information Engineering, Yunnan MinZu University, Kunming, China) ,  Changsen Yuan (School of Electrical Information Engineering, Yunnan MinZu University, Kunming, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSSE  ページ： 619-623  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 大型計算機データの進化と共に,社会の隅々は様々なテキスト情報ので満たされている。,人々による管理必要があることを大規模データ情報は社会の急速な発展を満たすことができないした。,効率的な管理の技術と大量テキスト情報の正確な位置決めは,研究地域における熱い話題となっている。本論文では,テキストデータに対処するために主成分分析(PCA)を用いた。データ損失の最小原理を,主成分分析の原理は,より少ない合成変数を持つより多くの変数を置き換えた。実際に,著者らの方法は共に,原データ変数の次元を減少させ,入力変数の相関を排除し,ディジタル情報の処理速度を改善した。オリジナルデータ前処理法を組み合わせた主成分分析とK平均アルゴリズムを用いて,実験結果も本論文で提案した方法の有効性を検証する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *主成分分析 ,  アルゴリズム ,  高速度
準シソーラス用語： データ前処理 ,  処理速度 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 主成分分析 ,  ディジタル情報