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J-GLOBAL ID：201902238298597537   整理番号：19A0512955

空間ランダムサンプリング:構造保存データスケッチングツール【JST・京大機械翻訳】

Spatial Random Sampling: A Structure-Preserving Data Sketching Tool

著者 (2件)： Rahmani Mostafa (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL, USA) ,  Atia George K. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL, USA)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 9  ページ： 1398-1402  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ランダムカラムサンプリングは,データの基礎となる構造を保存するデータスケッチを得るために保証されておらず,不十分なデータクラスタから十分にサンプルできない可能性がある。また,適応サンプリングは,しばしば正確な低ランク近似を提供することができるが,特にクラスタ中心が線形に依存する場合には,記述データスケッチの生成が短くなる可能性がある。それによって動機づけられて,本論文は,新しいランダム化カラムサンプリングツール二重層空間ランダムサンプリング(SRS)を導入して,それにおいて,データポイントを,ユニット球上のランダムにサンプリングされたポイントへのそれらの近接性に基づいてサンプリングした。SRSの最も説得力のある特徴は,与えられたデータクラスタからのサンプリングの対応する確率が,クラスタ集団のサイズとは独立に,単位球上を占めるクラスタの表面積に比例することである。完全にランダム化されているが,SRSは記述的でバランスのとれたデータ表現を提供することが示されている。提案したアイデアは,データ科学におけるプレスの必要性を扱い,大規模データの解析のための多くの新しいアプローチを提案する可能性を持つ。Copyright 2019 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： *無作為抽出 ,  線形性 ,  データ表現 ,  クラスタ ,  表面積
準シソーラス用語： 大規模データ ,  近接性 ,  二重層 ,  *スケッチ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： ランダムサンプリング ,  保存