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講演抄録/キーワード
講演名 2013-09-02 10:00
デルタ法による標本マハラノビス距離の簡便な補正法の提案
小林靖之帝京大PRMU2013-37 IBISML2013-17
抄録 (和) 統計的機械学習において学習サンプルから推定して標本マハラノビス距離を求める場合,母マハラノビス距離との誤差が無視できない.この誤差は学習サンプルの共分散行列の固有値の推定誤差だけではなく,固有ベクトルの推定誤差にも由来するが,固有ベクトルを含めた標本マハラノビス距離の補正は簡便に評価できなかった.本報告では標本マハラノビス距離の期待値をデルタ法で評価した結果,学習サンプルの標本共分散行列の標本固有ベクトルを補正せずに,推定した母固有値と標本固有値のみを用いて標本マハラノビス距離から母マハラノビス距離へのデルタ法による簡便な補正法を提案した.さらに,シミュレーションにより補正した標本マハラノビス距離の期待値・分散・分布を検討して本補正法の有効性を示した. 
(英) In statistical machine learning technology, it is difficult to ignore errors between sample Mahalanobis distances estimated by learning samples and the population Mahalanobis distances. The errors result from not only estimation errors of eigenvalues but also those of eigenvectors from the covariance matrix of the learning samples. A correcting scheme from the sample Mahalanobis distances considering with the errors of the eigenvectors is not easy to execute. This report analyzed the expectation of the sample Mahalanobis distances by the Delta method, and proposed a simple correcting scheme by the Delta method from the sample Mahalanobis distances to the population Mahalanobis distances only with both the sample and the estimated population eigenvalues of the sample covariance matrix of the learning samples, but not with correction of the eigenvectors. This report also showed the effectiveness of the proposed correcting scheme to investigate the expectations, variances and distributions of the corrected sample Mahalanobis distances by simulation.
キーワード (和) 機械学習 / マハラノビス距離 / デルタ法 / 共分散行列の固有値 / / / /  
(英) Machine Learning / Mahalanobis Distance / Delta Method / Eigenvalues of Covariance Matrix / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 197, IBISML2013-17, pp. 25-30, 2013年9月.
資料番号 IBISML2013-17 
発行日 2013-08-26 (PRMU, 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 PRMU2013-37 IBISML2013-17

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2013-09-02 - 2013-09-03 
開催地(和) 鳥取大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) デルタ法による標本マハラノビス距離の簡便な補正法の提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A proposal of simple correcting scheme for sample Mahalanobis distances using Delta method 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) マハラノビス距離 / Mahalanobis Distance  
キーワード(3)(和/英) デルタ法 / Delta Method  
キーワード(4)(和/英) 共分散行列の固有値 / Eigenvalues of Covariance Matrix  
キーワード(5)(和/英) /  
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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) 小林 靖之 / Yasuyuki Kobayashi / コバヤシ ヤスユキ
第1著者 所属(和/英) 帝京大学 (略称: 帝京大)
Teikyo University (略称: Teikyo Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-09-02 10:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 PRMU2013-37, IBISML2013-17 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.196(PRMU), no.197(IBISML) 
ページ範囲 pp.25-30 
ページ数
発行日 2013-08-26 (PRMU, IBISML) 


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