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J-GLOBAL ID：201702286448684305   整理番号：17A1400868

自己組織化写像を用いたGrassmann多様体上での可視化データセット【Powered by NICT】

Visualizing data sets on the Grassmannian using self-organizing mappings

著者 (2件)： Kirby Michael (Department of Mathematics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado 80523-1874) ,  Peterson Chris (Department of Mathematics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado 80523-1874)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WSOM  ページ： 1-6  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： Grassmann多様体上のデータ可視化の問題に対する自己組織化マッピングアルゴリズムを拡張した。この設定では,n次元におけるk点の集合は特異値またはQR分解によるk次元部分空間,例えば,によって表される。この方法で集合したデータはGrassmann多様体をEuclid空間に存在しないに与えられた抽象点を可視化するために挑戦的である。本幾何学的設定へのSOMアルゴリズムの拡張はわずか二点間の距離を測定することができ,任意の与えられた点は提示したパターンに向かって移動することが必要である。Grassmann多様体上での二点間の類似性は,部分空間の間の主角,例えば弦距離の観点から測定した。さらに,最短経路に沿った,すなわち,Grassmann多様体上での二点間の測地線に向けての一つの部分空間を移動式を採用した。これは,n次元ユークリッド空間のk次元部分空間からなるデータを可視化するためのSOM(自己組織化マップ)アプローチの忠実な実装を可能にした。ハイパースペクトルイメージング応用に得られたアルゴリズムを説明した。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： *Grassmann多様体 ,  自己組織化特徴マップ ,  QR分解 ,  類似性 ,  *可視化 ,  *自己組織化 ,  Euclid空間 ,  *写像 ,  測地線 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最短経路 ,  部分空間 ,  特異値 ,  データ可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己組織化 ,  写像 ,  Grassmann多様体 ,  可視化 ,  データセット