@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00087191,
 author = {川久保, 秀子 and 吉田, 裕亮 and Hideko, Kawakubo and Hiroaki, Yoshida},
 issue = {39},
 month = {Nov},
 note = {本研究では，ヒルベルト-シュミット独立基準とランダム行列理論とを組み合わせて自由 Meixner 分布の台を推定することにより，標本データに含まれるノイズ変数の集合を推定する方法を提案する．提案手法により，意味のある変数の最小部分集合を抽出することが可能となる．, Combining Hilbert Schmidt Independence Criterion and Random Matrix Theory, we propose a method of estimating a set of redundant features. The minimum subset of non-redundant features can be extracted by estimating the support of the pure free Meixner distribution.},
 title = {ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去},
 year = {2012}
}