電子情報通信学会総合大会講演要旨
A-8-14
単体測度法と局所PCAによる位相多様体の次元推定の比較
◎田崎 元・趙 晋輝(中大)
高次元データの次元削減では, データのなす低次元の多様体構造を抽出するために, 次元推定は重要である. 次元推定には主成分分析(PCA)が多く用いられているが, この手法は大域的な推定を行うため, 位相を考慮した局所的な次元推定には利用できない. その問題を解決するために, これまでに著者らは単体測度を用いた次元推定法を提案している. この単体測度法とデータ多様体を部分的な近傍に分割してPCAを適用する局所PCAをデータ多様体に対して適用し, 複雑な位相やノイズ耐性に関する評価を行った.