講演名 2006-07-03
共分散構造化データマイニングにおける数値積分法(一般,制御システムとダイナミックス)
善如寺 裕子, 田中 衛,
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抄録(和) 本論文では、共分散構造化モデルのパラメータ計算に非線形回路解析法を適用する。すなわち、パラメータを求める非線形代数方程式を非線形微分方程式化し、その数値積分に陰的公式(後退オイラー法)を用いる。提案手法では、最適解に収束したときの推定値は統計ソフトで分析した値とほぼ一致するが、潜在変数間にパスがあるモデルにおいても、最適化関数を最小化方向に推定計算することが可能となる。また、この計算法を用いてパスのプルーニングを試みる。全ての変数間に因果関係を仮定し、パラメータ推定の結果の重み値からパスの除去を行う手法を提案する。
抄録(英) In this paper, we propose a new numerical analysis method for data mining based on covariance structure. We use Backward Euler method to minimize the difference between the covariance matrix of the model and the covariance matrix of the measurement data. Then the quasi-Newton method is used to modify the next step solution. Experimental results show that the performance of our proposed method has been better than that of conventional methods. In addition, it could be applied to pruning of passes in the covariance structure model.
キーワード(和) 共分散構造分析 / 後退オイラー法 / 準ニュートン法 / データマイニング
キーワード(英) Covariance structure / Backward Euler method / Quasi-Newton method / Data mining
資料番号 NLP2006-23
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2006/6/26(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 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 共分散構造化データマイニングにおける数値積分法(一般,制御システムとダイナミックス)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Numerical Integral Method for Data Mining based on Covariance Structure
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 共分散構造分析 / Covariance structure
キーワード(2)(和/英) 後退オイラー法 / Backward Euler method
キーワード(3)(和/英) 準ニュートン法 / Quasi-Newton method
キーワード(4)(和/英) データマイニング / Data mining
第 1 著者 氏名(和/英) 善如寺 裕子 / Yuko ZENNYOJI
第 1 著者 所属(和/英) 上智大学理工学部
Dept. of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University
第 2 著者 氏名(和/英) 田中 衛 / Mamoru TANAKA
第 2 著者 所属(和/英) 上智大学理工学部
Dept. of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University
発表年月日 2006-07-03
資料番号 NLP2006-23
巻番号(vol) vol.106
号番号(no) 135
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日