川喜田 雅則 KAWAKITA Masanori

ID:9000019096541

九州大学システム情報科学研究院 Graduate School of Information Science and Electorical Engineering, Kyushu University (2011年 CiNii収録論文より)

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Articles:  1-1 of 1

  • An Extension of Probabilistic PCA for Correlated Samples  [in Japanese]

    HAYASHI Kohei , KAWAKITA Masanori , IKEDA Kazushi

    主成分分析(PCA)は次元削減法の一種であり,特徴抽出,視覚化など様々な用途に用いられる.しかしながら,PCAの確率的解釈である確率的PCA(pPCA)ではデータの各サンプルがそれぞれ独立であることを仮定しているため,サンプル間に相関があるような,例えば時系列データには不向きとなる.本研究ではサンプル間の相関(共分散)を陽に表現し,pPCAを一般化した枠組みを考える.サンプルに関する共分散はカーネ …

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 111(275), 57-60, 2011-11-09

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