ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去

• 川久保 秀子

• 吉田 裕亮

書誌事項

タイトル別名

• Elimination of redundant features via Hilbert Schmidt Independence Criterion

抄録

本研究では，ヒルベルト-シュミット独立基準とランダム行列理論とを組み合わせて自由 Meixner 分布の台を推定することにより，標本データに含まれるノイズ変数の集合を推定する方法を提案する．提案手法により，意味のある変数の最小部分集合を抽出することが可能となる．Combining Hilbert Schmidt Independence Criterion and Random Matrix Theory, we propose a method of estimating a set of redundant features. The minimum subset of non-redundant features can be extracted by estimating the support of the pure free Meixner distribution.

収録刊行物

• 研究報告バイオ情報学（BIO）

  研究報告バイオ情報学（BIO） 2012 (39), 1-3, 2012-11-29

詳細情報

• CRID: 1573387452657313536
• NII論文ID: 110009488584
• NII書誌ID: AA12055912
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles