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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-05-15 13:25 べき乗法と平均合意に基づく主成分分析の分散アルゴリズムの設計 ○大浦夢月・右田剛史・高橋規一（岡山大）  NLP2020-4 |
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| 抄録 | （和） | 主成分分析は多変量解析の重要な手法の一つであり，統計分析，機械学習，パターン認識，信号処理，通信などの幅広い分野に応用されている．最近，マルチエージェントネットワークの考え方を利用して，データ行列が行方向または列方向に分割されている場合の主成分分析の分散アルゴリズムが提案されている．本報告では，データ行列が行と列の両方向に分割されている場合を考え，マルチエージェントネットワークが主成分分析を分散的に行うことのできる新たな分散アルゴリズムを提案し，その妥当性を数値実験によって検証する．提案アルゴリズムはべき乗法と平均合意アルゴリズムに基づいている． |
| （英） | Principal component analysis is one of the most important methods of multivariate analysis, and has been applied in a wide range of fields such as statistical analysis, machine learning, pattern recognition, signal processing, and communication. Recently, using the idea of multi-agent networks, distributed algorithms for principal component analysis have been proposed for the case where the data matrix is partitioned in the direction of row or column. In this report, considering the case where the data matrix is partitioned in both row and column directions, we propose a new distributed algorithm that allows a multi-agent network to perform principal component analysis in a distributed manner, and verify its validity by numerical experiments. The proposed algorithm is based on the power method for principal component analysis and the average consensus algorithm. | |
| キーワード | （和） | 主成分分析 / べき乗法 / 平均合意アルゴリズム / / / / / |
| （英） | principal component analysis / power method / average consensus algorithm / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 26, NLP2020-4, pp. 17-22, 2020年5月. | |
| 資料番号 | NLP2020-4 | |
| 発行日 | 2020-05-08 (NLP) | |
| ISSN | 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 | NLP2020-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2020-05-15 - 2020-05-15 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2020-05-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | べき乗法と平均合意に基づく主成分分析の分散アルゴリズムの設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design of a Distributed Algorithm for Principal Component Analysis based on Power Method and Average Consensus |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 主成分分析 / principal component analysis |
| キーワード(2)（和/英） | べき乗法 / power method |
| キーワード(3)（和/英） | 平均合意アルゴリズム / average consensus algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 大浦 夢月 / Mutsuki Oura / オオウラ ムツキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 右田 剛史 / Tsuyoshi Migita / ミギタ ツヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi / タカハシ ノリカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-15 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2020-4 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.26 |
| ページ範囲 | pp.17-22 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-08 (NLP) |
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