お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2011-11-09 15:45
サンプル間の相関を考慮した主成分分析とカーネル関数による共分散行列の推定
林 浩平奈良先端大)・川喜田雅則九大)・池田和司奈良先端大IBISML2011-50
抄録 (和) 主成分分析(PCA)は次元削減法の一種であり,特徴抽出,視覚化など様々な用途に用いられる.しかしながら,PCAの確率的解釈である確率的PCA(pPCA)ではデータの各サンプルがそれぞれ独立であることを仮定しているため,サンプル間に相関があるような,例えば時系列データには不向きとなる.本研究ではサンプル間の相関(共分散)を陽に表現し,pPCAを一般化した枠組みを考える.サンプルに関する共分散はカーネル関数によってデータそのものから決定される.計算機実験では人工データと実データを用いて提案手法とpPCAを比較し,提案手法の性能を評価する. 
(英) Principal component analysis (PCA) is one of dimensional reduction methods and has widely been used for feature extraction and data visualization. Probabilistic PCA (pPCA) is a probabilistic interpretation of PCA, which is represented as a generative model of a data matrix that extract correlation among dimensions while each data sample is assumed to be independent. In this paper, We extend pPCA to relax the independent assumption by explicitly parametrize the sample-wise covariances. In numerical experiments, we investigate the feasibility of our method by using synthetic and real data sets.
キーワード (和) 次元削減法 / 主成分分析(PCA) / 確率的PCA / ベイズ確率モデル / / / /  
(英) Dimensional reduction methods / principal component analysis (PCA) / probabilistic PCA / Bayesian probabilistic model / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-50, pp. 57-60, 2011年11月.
資料番号 IBISML2011-50 
発行日 2011-11-02 (IBISML) 
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)
PDFダウンロード IBISML2011-50

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2011-11-09 - 2011-11-11 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Womens Univ. 
テーマ(和) 第14回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) The 14th IBIS workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) サンプル間の相関を考慮した主成分分析とカーネル関数による共分散行列の推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Extension of Probabilistic PCA for Correlated Samples 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 次元削減法 / Dimensional reduction methods  
キーワード(2)(和/英) 主成分分析(PCA) / principal component analysis (PCA)  
キーワード(3)(和/英) 確率的PCA / probabilistic PCA  
キーワード(4)(和/英) ベイズ確率モデル / Bayesian probabilistic model  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 林 浩平 / Kohei Hayashi / ハヤシ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川喜田 雅則 / Masanori Kawakita / カワキタ マサノリ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 池田 和司 / Kazushi Ikeda / イケダ カズシ
第3著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2011-11-09 15:45:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2011-50 
巻番号(vol) vol.111 
号番号(no) no.275 
ページ範囲 pp.57-60 
ページ数
発行日 2011-11-02 (IBISML) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会