損失関数最小化による多変量データの低次元空間への射影

  • 中村 好宏
    総合研究大学院大学 数物科学研究科 統計科学専攻
  • 馬場 康維
    統計数理研究所 統計科学情報センター

書誌事項

タイトル別名
  • PROJECTION OF MULTIVARIATE DATA ONTO LOWER DIMENSIONAL SPACE BY MINIMIZING LOSS FUNCTION
  • ソンシツ カンスウ サイショウカ ニ ヨル タヘンリョウ データ ノ テイジゲン クウカン エ ノ シャエイ

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説明

多変量データ解析の目的の一つに, データ空間の次元縮小によるデータ構造の視覚化がある.その一つの手法として, 等質性分析(Gifi, 1990)がある. 等質性分析は, 主成分分析等を特殊ケースとして含む分析法であり, 個体空間上でのベクトルとベクトルとの距離に基づく損失関数で定義された等質性を基準とした手法である. 本論文では, 等質性の概念の拡張として, 点と直線, 点と平面, 点と空間との距離に基づいた等質性の基準を導入し, 拡張された等質性に基づく損失関数の最小化によってデータ構造の視覚化を行う手法を提案する.

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