| 講演名 | 1999/11/19 LMedSクラスタリングに基づく複数直線のロバスト回帰 乾 健太郎, 金子 俊一, 五十嵐 悟, |
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| 抄録(和) | 最小2乗メディアン(LMedS)推定の原理に基づくロバストクラスタリング手法を提案する.これは点群の辞書式整列および最小正方領域による過半数囲い込みを導入した独自のものである.これを利用したロバスト直線回帰アルゴリズムを提案する。ここでは,データ空間の2点が表す直線候補をパラメタ空間における1点に写像することによって,回帰問題を解く.また,パラメタ空間において収束した正方領域の大きさに基づく例外値判定関数が定義でき,それによって真正データと例外値とを区分できるようになる.提案する手法によって,画像から,あるいは数値ファイルとして与えられる点群データに対するロバストな直線回帰が可能となる.得られた直線は統計的には残差の最小中央値条件を満たしている.更に,例外値含有率の高い点群からの直線回帰も可能となる.この手法を用いることによって,複数直線回帰が可能となることを示す.そこにおいては,例外値除去と真正データ除去が順次実行される.シミュレーション実験の結果から,提案する手法の有効性を確認した. |
| 抄録(英) | A novel method for robust clustering of two-dimensional positions based on LMedS (Least Median of Squares) principle is proposed. It utilizes lexicographical sort of the positions and enclosure of more than a half by the minimal square, resulting an algorithm with a reasonable computation time. We apply it to robust regression of a line, where fitting is performed through the mapping from a line defined by a two-point pair of positions in a data space to a point in a parameter space. We can, furthermore, define the discriminant function of outlying or gross noises, which is based on the size of the minimal square and enable to separate legal data from outliers. It can be ensured that resulting lines satisfy the condition of least median. Regression from large contamination and stepwise estimation of plural lines become possible with the proposed method. Through experiments the proposed methods are effective to simulation data. |
| キーワード(和) | LMedS / 直線回帰 / ロバスト性 / クラスタリング / 複数直線 / 例外値 |
| キーワード(英) | LMedS / line regression / robustness / clustering / multi-line regression / outlier |
| 資料番号 | PRMU99-144 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 1999/11/19(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） | |
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| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | LMedSクラスタリングに基づく複数直線のロバスト回帰 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Line Fitting based on LMedS Clustering |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | LMedS / LMedS |
| キーワード(2)（和/英） | 直線回帰 / line regression |
| キーワード(3)（和/英） | ロバスト性 / robustness |
| キーワード(4)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(5)（和/英） | 複数直線 / multi-line regression |
| キーワード(6)（和/英） | 例外値 / outlier |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 乾 健太郎 / Kentarou Inui |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金子 俊一 / Shun'ichi Kaneko |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 五十嵐 悟 / Satoru Igarashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
| 発表年月日 | 1999/11/19 |
| 資料番号 | PRMU99-144 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 449 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |