距離尺度による時系列パターンの分類

石井 直宏  方野 健次  岩田 彰  鈴村 宣夫  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J64-D   No.2   pp.93-100
発行日: 1981/02/25
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Print ISSN: 0913-5713
論文種別: 論文
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あらまし: 
非定常時系列から情報を抽出するため,まず非定常時系列を定常小区間に分割し,その上で情報の抽出を行い,時系列パターンを分類する方法がある.このとき,時系列を比較し,分類するための距離尺度が必要となる.本論文では,統計的パターンの分類で導入されているKullback-Leibler情報量,Kullback-Leibler divergence,Bhattacharyya距離およびChernoff距離を平均値が零の場合の時系列について比較検討したものである.具体的な時系列としては,脳波時系列などの零平均値で振幅および周波数成分が変化する場合について,Kullback-Leibler,Kullback-Leibler divergenceの距離尺度の感度がBhattacharyya及びChernoffの距離尺度の感度より敏感であることを明らかにした.次にKullback-Leibler情報量を睡眼脳波時系列へ適用し,7グループの睡眼脳波パターンを分類した.この分類には,階層的クラスタリングと正準判別分析を適用し検討した.