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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.20
  3. No.5

因子分析法による特徴抽出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/16358
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/16358
10100d32-a2a3-489d-bb0f-36a769373893
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL2005009.pdf IPSJ-JNL2005009.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 1979 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 1979-09-15
タイトル
タイトル 因子分析法による特徴抽出
タイトル
言語 en
タイトル Feature Extraction of Patterns by Factor Analysis
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 論文
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
山口大学工学部電子工学科
著者所属
山口大学工学部電子工学科
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering, Yamaguchi University
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering, Yamaguchi University
著者名 岡田, 敏彦 富田, 真吾

× 岡田, 敏彦 富田, 真吾

岡田, 敏彦
富田, 真吾

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著者名(英) Toshihiko, Okada Shingo, Tomita

× Toshihiko, Okada Shingo, Tomita

en Toshihiko, Okada
Shingo, Tomita

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文は因子分析法における単純構造の概念を基にし パターンの特徴抽出問題を論じている.すなわちn次元空間上のパターンクラスは クラス間の相違が各クラスのパターンのn個の変量の観測値に依存するが 常にn個の変量のすべてが同程度にクラス間の相違に影響を及ぼしているとはかぎらない.このため 各クラスにおいては他のクラスとの相違に大きな役割を果している変量グループとそうではない変量グループが存在する.この事実に着目し クラス間の相違に大きな役割を果している変量グループを明らかにする目的で因子分析法の単純構造化の手法を用いることにより これらの変量グループにもっとも相関の強い特徴を抽出する単純構造系を提案している.単純構造系の座標軸はそれぞれ各クラスに対応し クラスの類別に重要な情報を担い クラスがK個分布しているなら 高々K個の座標軸よりなる系として構成される.さらに具体的なパターンをもちいて計算機シミュレーションを行い 従来のKarhunen-Loeve系との比較検討し 本方法の有用性について述べている.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 20, 号 5, p. 435-443, 発行日 1979-09-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
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