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J-GLOBAL ID：202002263770251314   整理番号：20A1469736

マハラノビス距離を用いた部分空間法における原点移動

Origin shift using Mahalanobis distance for subspace method

著者 (2件)： 大石悠貴 (富山工高専) ,  北村拓也 (富山工高専)
資料名： 知能システムシンポジウム講演資料(CD-ROM)  (Proceedings of the SICE Symposium on Intelligent Systems (CD-ROM))
巻： 47th  ページ： ROMBUNNO.B2-2  発行年： 2020年03月03日 
JST資料番号： X0905B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *部分空間法 ,  *機械学習 ,  クラスタ化 ,  内積 ,  ベクトル ,  主成分分析 ,  自動分類
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  クラスタリング ,  基底ベクトル

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• E. Oja: Subspace Methods of Pattern Recognition, John Wiey, New York (1983)
• B. Schölkopf, S. Mika, C.J.C. Burges, P. Knirsch, K.R. Muller, C. Ratsch, K. Tsuda, and A.J. Smola: Input Space Versus Feature Space in Kernel-Baced Methods, Institute of Electrical and Electronics Engineers Transactions on Neural Networks, vol. 10, no. 5, 1000/1016 (1999)
• B. Schölkopf and A.J. smola: Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond, MIT Press (2001)
• S. Abe: Training of Support Vector Machines with Mahalanobis Kernels, Proc. 15th International Conference on Artificial Neural Networks (IC ANN2005), Part II, 571/576 (2006)
• Y. Kamada and S. Abe: Support Vector Regression Using Mahalanobis Kernels, Proc. IAPR Workshop on Aritificial Neural Networks in Pattern Recognition (ANNPR2006), 144/152 (2006)

タイトルに関連する用語 (2件)： マハラノビス距離 ,  部分空間法