講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-06-08 15:40
確率的手法による高次元データの低次元埋め込み ○西川尚斗・土居伸二・熊谷貞俊(阪大) NLP2007-17 |
抄録 |
(和) |
確率的近接データ埋め込み法(SPE: Stochastic Proximity Embedding)はデータマイニングにおいて視覚化の分野に位置付けられる手法である.SPEによって高次元のデータを低次元空間に埋め込むことが可能になる.本論文では,新たにデータ補間を行う手法を導入することでSPEを拡張する.拡張したSPEとデータ視覚化手法の1つである自己組織化マップ(SOM:Self-Organizing Map)を比較することで,データの分類と視覚化における提案手法の有用性を評価する. |
(英) |
The stochastic proximity embedding (SPE) is a method of data visualization in the research area of data mining.SPE can embed and classify high-dimensional data in a low-dimensional space.In this paper, we extend the SPE for interpolation of data.By comparing the extended SPE with the self-organizing map (SOM) which is the one of the data clustering methods, we demonstrate the effectiveness of the extended SPE in data classification and visualization. |
キーワード |
(和) |
データマイニング / データクラスタリング / 確率的近接データ埋め込み法 / 自己組織化マップ / / / / |
(英) |
data mining / data clustering / stochastic proximity embedding (SPE) / self-organizing map (SOM) / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 86, NLP2007-17, pp. 35-40, 2007年6月. |
資料番号 |
NLP2007-17 |
発行日 |
2007-06-01 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2007-17 |