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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-10 13:25
最頻値推定量を用いた主成分分析の提案
三戸圭史筑波大)・日野英逸統計数理研/理研IBISML2019-34
抄録 (和) 主成分分析は次元削減や可視化のようなデータ分析のための手法として広く一般に用いられている.しかしながら外れ値に対して脆弱であることが知られており,頑健化のために様々な手法が提案されている.また一般的な統計手法において,外れ値に対する頑健性を改善するために最頻値推定の概念を取り入れた手法が
提案されているが,主成分分析への適用はこれまで行われていない.本稿では,主成分方向ではなくマイナー成分方向に着目することで最頻値推定の概念を主成分分析に取り入れた,最頻値主成分分析の提案を行う.提案する推定量の収束性や影響関数,破局点の側面から理論的な性質を評価し,数値実験によって,提案手法が既存手法と同程度の結果を示し,いくつかの状況において優位な性能を有することを確認した. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 主成分分析 / カーネル密度推定 / 最頻値 / ロバスト統計学 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 476, IBISML2019-34, pp. 9-16, 2020年3月.
資料番号 IBISML2019-34 
発行日 2020-03-03 (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 IBISML2019-34

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2020-03-10 - 2020-03-11 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto University 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2020-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 最頻値推定量を用いた主成分分析の提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Principal Component Analysis Based on the Mode Estimation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 主成分分析 /  
キーワード(2)(和/英) カーネル密度推定 /  
キーワード(3)(和/英) 最頻値 /  
キーワード(4)(和/英) ロバスト統計学 /  
キーワード(5)(和/英) /  
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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) 三戸 圭史 / Keishi Sando / サンド ケイシ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第2著者 所属(和/英) 統計数理研究所/理化学研究所 (略称: 統計数理研/理研)
The Institute of Statistical Mathematics/RIKEN (略称: ISM/RIKEN)
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講演者
発表日時 2020-03-10 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2019-34 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.9-16 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2020-03-03 


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