データ解析のための特徴空間の次元縮小の一方法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1989-02-23
• タイトル: データ解析のための特徴空間の次元縮小の一方法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A method of dimensionality reduction for data structure analysis
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京電機大学大学院
• 著者所属: 東京電機大学
• 著者所属: 東京電機大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Tokyo Denki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Denki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Denki University
• 著者名: 森, 薫; 市野, 学; 矢口, 博之
• 著者名(英): Kaoru, Mori; Manabu, Ichino; Hiroyuki, Yaguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: データ解析における方法の1つとして、データを構成するサンプル群の相対的構造をできるだけ保存しながら、各サンプルを2次元平面に写像するという方法がいくつか研究されているが、まだその方法は確立されていない。そこで本研究では以下のような非線形の写像法を提案する。それは、データに対して構成された最小全域木を用いてサンプル群をいくつかのクラスターに分け、そのクラスターどうしの相対的位置関係としてデータの大局的構造を平面に表現していく。次に、各クラスターごとに局所的構造を表現していく。この方法においては、写像の結果全体における誤差ができるだけ小さくなるように、サンプルの写像の順序に関して新たな試みを行なった。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this paper is to present a nonlinear mapping algorithm which gives a kind of trde-off between local structure preservation and global strusture preservation. Our algorithm is composed of three steps; 1) We divide the data set into several clusters by using minimal spanning tree; 2) Then, we find a two-dimensional space which preserves inter-cluster distances; 3) Finally, we embed intra-cluster strctures into the two dimensional space obtained in step2) so as to preserve intersample distances in each cluster as possible.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10100541
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD（CG）; 巻 1989, 号 16(1988-CG-037), p. 25-32, 発行日 1989-02-23
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会