@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233562,
 author = {井上, 仁 and 安武, 公一 and 山川, 修 and 多川, 孝央 and 隅谷, 孝洋 and Hitoshi, Inoue and Koichi, Yasutake and Osamu, Yamakawa and Takahiro, Tagawa and Takahiro, Sumiya},
 issue = {15},
 month = {Mar},
 note = {本研究では，位相的データ解析手法の一つであるマッパーを利用し，学習過程における多次元データの構造を詳細に明らかにすることを目指す．マッパーは，従来の主成分分析などの次元削減法とは異なり，データの持つ位相的な情報を維持したまま可視化することができる．しかし，マッパーの結果は，フィルター関数の選択，被覆のパラメータ設定，クラスタリングのアルゴリズムに依存するため，これらの要因が結果に与える影響を検証する必要がある．そこで，さまざまなパラメータ設定でのマッパーの結果を比較し，学習データ解析におけるマッパーの利用の可能性を探る．},
 title = {学習過程における多次元データのMapperによる解析},
 year = {2024}
}