Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2015-12-08 |
タイトル |
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タイトル |
共分散行列の違いを許容する線形判別分析 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Novel Extended Fisher Discriminant Analysis |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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(株)NTTデータ |
著者所属 |
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NTTコミュニケーション科学基礎研究所 |
著者所属 |
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福岡大学理学部応用数学科 |
著者所属 |
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福岡大学理学部応用数学科 |
著者所属(英) |
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en |
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NTT Data |
著者所属(英) |
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en |
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NTT Communication Science Lab. |
著者所属(英) |
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en |
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Fukuoka University |
著者所属(英) |
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en |
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Fukuoka University |
著者名 |
坂野, 鋭
木村, 昭悟
藤木, 淳
田中, 勝
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Fisher の判別分析 (FLDA) はその簡便さ,処理量の小ささ等から多くの研究者,分析実務者をひきつけてきた.しかしながら FLDA は,すべてのクラスの分布が同じ共分散構造を持っているという強い仮定があるために,この仮定が満たされない場合には識別精度の低下を引き起こすという問題点があった.我々は,データの分布を包摂する部分空間同士を引き離すという考え方に基づいて,この問題を解決する詳細化判別分析を提案する.提案手法は FLDA の適用範囲を広げるのみならず FLDA の次元数の制約を取り払う.また,処理量も大きくは無く,アルゴリズムも単純である.公開データによる実験的な評価の結果,提案手法の有効性が明らかになった. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Fisher's linear discriminant analysis (FLDA) has been attracting many researchers and practitioners for several decades thanks to its ease of use and low computational cost. However, FLDA implicitly assumes that all the classes share the same covariance, which implies that FLDA might fail when this assumption is not necessarily satisfied. To overcome this problem, we propose a simple extension of FLDA. The proposed method achieves remarkable improvements classification accuracy against FLDA while preserving two major strengths of FLDA: the ease of use and low computational costs. Experimental results with several data sets in UCI machine learning repository demonstrate the effectiveness of our method. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2015-MPS-106,
号 3,
p. 1-5,
発行日 2015-12-08
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |