保科架風, 酒折文武

応用統計学会２０１０年度年会 at 統計数理研究所

※優秀ポスター発表賞を受賞

【概要】

1990年代以降, 次元圧縮・特徴抽出手法である主成分分析の様々な拡張手法が提案された. 例えば, 非線形な特徴を捉えることに優れたカーネル主成分分析や, 主成分軸を一部の重要な変数のみで構成するスパース主成分分析などである. これらの手法では, 主成分数の選択の他に, 調整パラメータの値を適切に選択する必要がある. そこで本研究では, オリジナルのデータ行列と種々の手法で圧縮された特徴行列との類似度がこれらの選択問題に適用可能であることを示した.