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J-GLOBAL ID：201902281575774059   整理番号：19A1488642

ランダム投影に基づく相関成分数の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating the Number of Correlated Components Based on Random Projections

著者 (4件)： Lameiro Christian (Signal and System Theory Group, Universitaet Paderborn, Germany) ,  Hasija Tanuj (Signal and System Theory Group, Universitaet Paderborn, Germany) ,  Marrinan Tim (Signal and System Theory Group, Universitaet Paderborn, Germany) ,  Schreier Peter J. (Signal and System Theory Group, Universitaet Paderborn, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASSP  ページ： 5152-5156  発行年： 2019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： 2つのデータセットの間の相関成分の数を推定することは,小さなサンプルサポートの場合に挑戦的なタスクである。典型的に,主成分分析(PCA)に基づくランク縮小前処理ステップを,データセット間の相関関係の前に次元を減少させるために,個々に各データセットについて実行した。しかしながら,PCAはデータセット内で最大の分散を持つ成分を保持し,したがって,これらの成分がデータセット間の相関を説明するものではない場合には失敗する。これを克服するために,データを単一部分空間に投影する代わりに,多数のランダム射影を用いる代替技術を提案した。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： 前処理 ,  主成分分析 ,  *射影
準シソーラス用語： 部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 投影 ,  相関 ,  推定