著者

山口 暢彦

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J93-D, no.5, pp.632-641, 2010-05-01

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近年,観測データの分布を潜在変数の非線形変換を用いて表現することにより,観測データの本質的な構造を探るGTM (Generative Topographic Mapping)が提案され,データの可視化やクラスタリング等への応用が行われている.しかしながら,GTMは独立同一分布からの標本を仮定しており,互いに相関をもつ時系列データに対してGTMを適用した場合,誤った結果を導きかねない.そこで本論文では,時系列データの生成モデルとして制約付きARHMM (Auto-Regressive Hidden Markov Model)を仮定するGTM-ARHMMの提案を行い,GTM-ARHMMを用いた時系列データの可視化手法について提案を行う.