講演名 2005/3/23
超球面上の点列への小超球面あてはめ : 球面最小二乗法
藤木 淳, 赤穂 昭太郎,
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抄録(和) 高次元ベクトルデータの解析においては, ベクトル間の類似性の尺度としてユークリッド距離のかわりに相関係数を用いることが多く, この際, 高次元ベクトルデータは単位超球面上の点として表現される.そこで本稿では単位超球面上の点列の次元縮約を低次元の超球面のあてはめで実現するために, 極射影によるユークリッド化を用いた球面最小二乗法及び段階的次元縮約法を提案し, その手法の有効性を人工データを用いたシミュレーションにより確認した.
抄録(英) To measure the similarity between two high dimensional vector data, correlation coefficient is often used instead of Euclidean distance, that is, high dimensional vectors are normalized as hyperspherical points. In this paper, the methods fitting a low dimensional small hypersphere to high dimensional data lying on unit hypersphere named spherical least square using Euclideanization by stereographic projection and sequential dimension reduction are proposed. We also evaluate the methods by synthesized data.
キーワード(和) 球面上のデータ / 超球面 / あてはめ / 最小二乗法 / 極射影(立体射影) / ユークリッド化
キーワード(英) spherical data / hypersphere / fitting / least square / sterographic projection / Euclideanization
資料番号 NC2004-217
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2005/3/23(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) 超球面上の点列への小超球面あてはめ : 球面最小二乗法
サブタイトル(和)
タイトル(英) Small hypersphere fitting to the sequence of hyperspherical points : Spherical Least Square
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 球面上のデータ / spherical data
キーワード(2)(和/英) 超球面 / hypersphere
キーワード(3)(和/英) あてはめ / fitting
キーワード(4)(和/英) 最小二乗法 / least square
キーワード(5)(和/英) 極射影(立体射影) / sterographic projection
キーワード(6)(和/英) ユークリッド化 / Euclideanization
第 1 著者 氏名(和/英) 藤木 淳 / Jun FUJIKI
第 1 著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 赤穂 昭太郎 / Shotaro AKAHO
第 2 著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
発表年月日 2005/3/23
資料番号 NC2004-217
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 760
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日