外的基準のないデータに対する曲線当てはめについて  [in Japanese] CURVE FITTlNG METHODS FOR DATA WITHOUT EXTERNAL CRITERION  [in Japanese]

Access this Article

Search this Article

Author(s)

Abstract

外的基準のないデータに関する解析法としては,因子分析,主成分分析など多数の手法が開発されている.これらの手法によりデータの有する線形構造を抽出することはできるが,曲線的(曲面的)な構造を抽出することは困難である.近年,非線形なデータ構造を解析するための曲線当てはめ手法がいくつか提案されている.本報告では,それらの手法のうち,一般化主成分分析法,代数曲線当てはめ法,主曲線法について,手法の概要と問題点などについて報告する.

In this paper, we survey methods for curve fitting for multidimensional data without external criterion. Curve fitting is a fundamental techunique for data analysis. Principal Components Analysis find out a line or linear subspace fitted for the data. But, it is not easy to get nonlinear curve fitting. We introduce three methods for nonlinear curve fitting; Generalized Principal Components Analysis, Algebraic Curve Fitting, and Principal Curve.

Journal

  • Bulletin of the Computational Statistics of Japan

    Bulletin of the Computational Statistics of Japan 15(2), 263-271, 2003

    Japanese Society of Computational Statistics

References:  12

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110001235518
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10195854
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    0914-8930
  • NDL Article ID
    7014963
  • NDL Source Classification
    ZM13(科学技術--科学技術一般--データ処理・計算機)
  • NDL Call No.
    Z14-1382
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
Page Top