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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-11-09 15:45 サンプル間の相関を考慮した主成分分析とカーネル関数による共分散行列の推定 ○林 浩平（奈良先端大）・川喜田雅則（九大）・池田和司（奈良先端大）  IBISML2011-50 |
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| 抄録 | （和） | 主成分分析(PCA)は次元削減法の一種であり，特徴抽出，視覚化など様々な用途に用いられる．しかしながら，PCAの確率的解釈である確率的PCA(pPCA)ではデータの各サンプルがそれぞれ独立であることを仮定しているため，サンプル間に相関があるような，例えば時系列データには不向きとなる．本研究ではサンプル間の相関(共分散)を陽に表現し，pPCAを一般化した枠組みを考える．サンプルに関する共分散はカーネル関数によってデータそのものから決定される．計算機実験では人工データと実データを用いて提案手法とpPCAを比較し，提案手法の性能を評価する． |
| （英） | Principal component analysis (PCA) is one of dimensional reduction methods and has widely been used for feature extraction and data visualization. Probabilistic PCA (pPCA) is a probabilistic interpretation of PCA, which is represented as a generative model of a data matrix that extract correlation among dimensions while each data sample is assumed to be independent. In this paper, We extend pPCA to relax the independent assumption by explicitly parametrize the sample-wise covariances. In numerical experiments, we investigate the feasibility of our method by using synthetic and real data sets. | |
| キーワード | （和） | 次元削減法 / 主成分分析(PCA) / 確率的PCA / ベイズ確率モデル / / / / |
| （英） | Dimensional reduction methods / principal component analysis (PCA) / probabilistic PCA / Bayesian probabilistic model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-50, pp. 57-60, 2011年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2011-50 | |
| 発行日 | 2011-11-02 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2011-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2011-11-09 - 2011-11-11 |
| 開催地（和） | 奈良女子大学 |
| 開催地（英） | Nara Womens Univ. |
| テーマ（和） | 第14回情報論的学習理論ワークショップ |
| テーマ（英） | The 14th IBIS workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2011-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | サンプル間の相関を考慮した主成分分析とカーネル関数による共分散行列の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Extension of Probabilistic PCA for Correlated Samples |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 次元削減法 / Dimensional reduction methods |
| キーワード(2)（和/英） | 主成分分析(PCA) / principal component analysis (PCA) |
| キーワード(3)（和/英） | 確率的PCA / probabilistic PCA |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ確率モデル / Bayesian probabilistic model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 浩平 / Kohei Hayashi / ハヤシ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川喜田 雅則 / Masanori Kawakita / カワキタ マサノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 和司 / Kazushi Ikeda / イケダ カズシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-11-09 15:45:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2011-50 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.275 |
| ページ範囲 | pp.57-60 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2011-11-02 (IBISML) |
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