鎖状構造に基づく主成分分析の一般化

名児耶 厚  小野 裕次郎  市野 学  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J98-D   No.3   pp.501-511
発行日: 2015/03/01
Online ISSN: 1881-0225
論文種別: 論文
専門分野: 人工知能,データマイニング
キーワード: 
シンボリックデータ解析,  多変量解析,  ,  Cartesian system model,  

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あらまし: 
量質混在型の複雑なデータ・テーブルを扱う研究分野である,いわゆるシンボリックデータ・アナリシス(SDA)における主要な目的の一つとして,既存の多変量解析法の一般化が挙げられる.既存の多変量解析では,特徴(変数)間の線形的な関係を共変関係として用いることが多い.この共変関係を線形的な関係のみならず多種多様な関係性を評価できる尺度へ拡張することは,他の手法への応用も可能なことから既存手法の一般化として有効な手段と考えられる.これまで我々は,オブジェクト(サンプル)が多種多様な関係性に沿って並ぶ構造を鎖状構造として捉え,鎖状構造抽出に有効な特徴組を評価できる共変関係の研究を行ってきた.本論文では,この共変関係を用いることにより鎖状構造の検出手法を基盤とする一般化主成分分析法を提案する.提案手法は多種多様な共変関係に基づいた上で,異なる型の特徴が混在するデータ・テーブルから主成分を生成できる.提案手法の性能を示すため,我々は2種類の例題データによる実験の結果を掲載した.続けて提案手法の有用性を論ずるため,従来の主成分分析による解析レポートとの比較実験を行った.