抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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相関分析は,実用化における変数間の相互依存の解析に多用されている。しかし,伝統的な相関分析が,過度に単純化されたそれは全基本的なデータ空間上の相関関係を調べることに制限する,。亜集団における局所的に存在する強い相関を見逃す可能性がある。これは不均一な亜集団を含むことが多い高次元と急速に進化したビッグデータのための十分ではない。亜集団相関分析(SCA)法を紹介した。特に,亜集団的相関(SCR)の概念は亜集団における異常な相関を捕捉するために紹介した。亜集団のための論理的定義,SCRをよりロバストにする簡単なパターンを用い,条件としてそれらのパターンを満たすデータインスタンスに条件的に適用されるSCRを可能にした。さらに,論文では,そのようなSCRをマイニングするかを論じ,SCRの異常に対する対策を提供し,応用におけるSCRの豊富さと多様性を測定するための集団相関不均一性指数を紹介した。SCAアプローチとSCR,強いSCRを見出すことができることを示すを評価し説明するための実験を用いるが,一方,大域的相関は非常に弱かった。ビッグデータ解析のための,可能性のある新しい知識タイプおよびモデルと同様に,挑戦と機会を説明するためにSCR使用する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
