混合主成分分析モデルによる欠測データ予測 Missing value estimation using mixture PCAs

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抄録

混合主成分分析モデルを用いて欠測値予測を行なう。この手法では欠測値は隠れ変数として扱われ、パラメータと同時に推定される。われわれは変分ベイズ推定(VB)に基づいたVB-EMアルゴリズムを適用し、これが欠測値予測とモデルパラメータ推定の両方の性能において、最尤推定を上まわり、また欠測値予測に関してk最近傍法を上まわることを示す。

We apply mixture of principal component analyzers to missing value estimation problems. The missing values are regarded as hidden valiables and their estimation is done simultaneously with the parameter estimation. An EM algorithm based on variational Bayes (VB) is implimented and it is found that VB is better than maximum likelihood for both of the model inference and the missing value estimation.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 101(736), 181-186, 2002-03-12

    一般社団法人電子情報通信学会

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003234302
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    6142607
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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