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J-GLOBAL ID：201802238523858007   整理番号：18A1480219

主成分分析のための分散アルゴリズムのレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Distributed Algorithms for Principal Component Analysis

著者 (4件)： Wu Sissi Xiaoxiao (Department of Communication and Information Engineering, Shenzhen University, China) ,  Wai Hoi-To (Ira A. Fulton School of Electrical Computer and Energy Engineering, Arizona State University, USA) ,  Li Lin (Massachusetts Institute of Technology Lincoln Laboratory, USA) ,  Scaglione Anna (Ira A. Fulton School of Electrical Computer and Energy Engineering, Arizona State University, USA)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 106  号： 8  ページ： 1321-1340  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 主成分分析(PCA)は多くのデータ解析,アレイ処理,機械学習法の基本的な基本である。データの非常に大きなアレイが含まれているアプリケーションにおいて,特に分散データ収集システムにおいて,分散PCAアルゴリズムは,局所通信とネットワーク接続性を利用して,全体アレイを局所的に通信しアクセスする必要性を克服することができる。分散PCAアルゴリズムの鍵となる特徴は,主ベクトルを計算するための第一段階がサンプル共分散を形成することであるという従来の概念を否定することである。本論文は,異なるデータセット,それらの性能,および分散データ収集システムの文脈におけるそれらの応用に関する分散PCAを実行する方法論の調査である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分散アルゴリズム ,  通信 ,  データ解析 ,  *主成分分析 ,  応用プログラム ,  ベクトル ,  共分散 ,  データ収集システム ,  機械学習
準シソーラス用語： ネットワーク接続性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 主成分分析 ,  分散アルゴリズム ,  レビュー