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講演抄録/キーワード
講演名 2014-03-07 16:20
劣勾配法に基づく2値型Principal Pointsとその応用
山下 遥慶大)・河原吉伸阪大IBISML2013-82
抄録 (和) 大規模なデータを解析する際に,Principal Pointsを用いてデータのいくつかの代表点を求め,その点によってデータを要約するという統計的アプローチは有効な方法である.2値型Principal Pointsは,与えられた多変量2値のデータにおいて,その取り得る2値のパターン中のいくつかの代表的なパターンとして定義される.一般に,2値型Principal Pointを求める計算はNP困難である.本研究では,まずこの問題をp-median問題として定式化し,これに基づく劣勾配法を提案する.これにより厳密解を求めること,または繰り返し計算の途中で解の最適性を評価することが可能となる.さらに本研究では,2値型Principal Pointsおよび提案方法を,実データへ適用し,その有用性について検証する. 
(英) Analysis with Principal Points is a useful statistical tool for summarizing large data. Principal Points is defined as several representative binary patterns of given multivariate binary data in the binary region. The problem of finding Principal Points is NP-hard in general. In this study, we formulate Principal Points for multivariate binary data as the p-median problem and propose a subgradient-based method. This enables us to find a globally optimal set of Principal Points or to evaluate upper and lower bounds of a solution in the middle of the calculation. We investigate the applicability of the proposed framework with real-world data.
キーワード (和) 統計的データ解析 / ラグランジュ緩和 / Principal Points / パターン認識 / 劣モジュラ関数最大化 / 貪欲法 / /  
(英) Statistical data analysis / Lagrangean relaxation / Principal Points / Pattern recognization / Submodular function maximization / Greedy algorithm / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 476, IBISML2013-82, pp. 109-115, 2014年3月.
資料番号 IBISML2013-82 
発行日 2014-02-27 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード IBISML2013-82

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-03-06 - 2014-03-07 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Women's University 
テーマ(和) 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 
テーマ(英) Statistical mathmatics, machine learning, data mining, and other topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 劣勾配法に基づく2値型Principal Pointsとその応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Binary Principal Points Based on Subgradient Method and Its Application 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 統計的データ解析 / Statistical data analysis  
キーワード(2)(和/英) ラグランジュ緩和 / Lagrangean relaxation  
キーワード(3)(和/英) Principal Points / Principal Points  
キーワード(4)(和/英) パターン認識 / Pattern recognization  
キーワード(5)(和/英) 劣モジュラ関数最大化 / Submodular function maximization  
キーワード(6)(和/英) 貪欲法 / Greedy algorithm  
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) 山下 遥 / Haruka Yamashita / ヤマシタ ハルカ
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 河原 吉伸 / Yoshinobu Kawahara / カワハラ ヨシノブ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2014-03-07 16:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-82 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.109-115 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2014-02-27 


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