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標本マハラノビス距離の主成分要素の確率分布の近似モデル : 個々の主成分要素とその部分和について(情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014))
著者
小林 靖之
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習
(
ISSN:09135685
)
巻号頁・発行日
vol.114, no.306, pp.17-24, 2014-11-10
標本マハラノビス距離(標本MD)を標本共分散行列の固有値・固有ベクトルで展開する際の主成分要素やその部分和の従う分布はF分布に従うとされるが,小さい学習サンプル数では成立しない.そこで標本MDの主成分要素やその部分和の分布について,数理統計学の手法であるデルタ法を用いてX^2分布やガンマ分布による近似モデルを提案し,数値実験で妥当性を検証しF分布よりも良好な結果を得た.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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収集済み URL リスト
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110009971421
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