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J-GLOBAL ID：202002269880912299   整理番号：20A2076125

主成分分析のための改良型Lanczosアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Lanczos Algorithm for Principal Component Analysis

著者 (6件)： Wang Xuansheng (Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen, China) ,  Chen Beidun (Shenzhen Institute of Information Technology(Guangdong Polytechnic Normal University) Shenzhen, China) ,  Sheng Jianqiang (Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen, China) ,  Zheng Hongying (Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen, China) ,  Dan Tangren (Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen, China) ,  Wu Xianfeng (Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICCDE 2020  ページ： 70-74  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,主成分分析のための改良Lanczosアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,打切特異値分解と同一である低ランク近似を得ることであるが,それははるかに安価である。このアルゴリズムは,その近似能力を改善するためにLanczosアルゴリズムの拡張だけなので,著者らはそれを拡張Lanczosアルゴリズムと呼ぶ,そして,それは計算コストを保って,主成分分析においてはるかに良い結果を得ることができた。数値実験から,著者らの方法が有効に機能できることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  近似法 ,  *主成分分析 ,  特異値分解
準シソーラス用語： *Lanczosアルゴリズム ,  数値実験 ,  低価格 ,  計算コスト ,  低ランク近似 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 拡張Lanczosアルゴリズム ,  Lanczosアルゴリズム ,  主成分分析 ,  特異値分解

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 主成分分析 ,  Lanczosアルゴリズム