講演名 2004/6/18
高次元超球面上のカーネル密度推定とモード検出
大羽 成征, 石井 信,
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抄録(和) カーネル密度推定には、ユークリッド空間上で定義された動径基底関数(RBF)カーネル族がよく用いられているが、本報告では超球面上に分布するデータ点から、超球面上のカーネル密度推定を行うためのカーネル族として、新たに相関カーネル族を定義し、またその典型例としてvon Mises-Fisherカーネルを定義する。また超球面上の相関カーネル族を用いたカーネル密度推定のモード検出と、それに基いたクラスタリングを行うアルゴリズムを開発した。これは、ComaniciuとMeer(2002)によるRBFカーネル族一般に対するミーンシフトアルゴリズムと類似のものであって、相関カーネル族一般に適用可能である。我々はこれを遺伝子発現プロファイルの高次元データの解析に適用し、従来手法と比較した。その結果、Gaussianカーネルに対する明らかな優位性を示すとともに、特徴次元の部分サンプリングに対応する擾乱に対して安定であることを示した。
抄録(英) Radial basis function (RBF) kernels are often used for kernel density estimation in a Euclidian space. We consider another family of kernels which can be applied to kernel density estimation in a hyperspherical space ; correlation kernels. A typical example of the family is von Mises-Fisher kernel. Based on correlation kernels, kernel density estimations can be done by using data points distributed on a hypersphere. We developped an algorithm that detects effectively the modes of the estimated kernel density. It resembles the mean-shift algorithm for RBF kernels, proposed by Comaniciu and Meer (2002), but is applicable to any correlation kernels. We apply it to clustering analysis of high dimensional data sets including gene expression profiles, and show the advantage over that based on Gaussian kernels.
キーワード(和) カーネル密度推定 / 遺伝子発現解析 / クラスタリング / ミーンシフト / von Mises-Fiser分布
キーワード(英) kernel density estimation / gene expression analysis / clustering / mean-shift / von Mises-Fisher distribution
資料番号 NC2004-28
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2004/6/18(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 高次元超球面上のカーネル密度推定とモード検出
サブタイトル(和)
タイトル(英) Kernel density estimation and mode detection on the high dimensional hypersphere
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) カーネル密度推定 / kernel density estimation
キーワード(2)(和/英) 遺伝子発現解析 / gene expression analysis
キーワード(3)(和/英) クラスタリング / clustering
キーワード(4)(和/英) ミーンシフト / mean-shift
キーワード(5)(和/英) von Mises-Fiser分布 / von Mises-Fisher distribution
第 1 著者 氏名(和/英) 大羽 成征 / Shigeyuki OBA
第 1 著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 石井 信 / Shin ISHII
第 2 著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
発表年月日 2004/6/18
資料番号 NC2004-28
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 140
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日