[4G1-GS-2j] 機械学習：要素技術

[4G1-GS-2j-01] 合成波の原理を利用した多次元データ次元削減法の提案

〇蛭田 興明¹、高屋 英知¹、栗原 聡² (1. 慶應義塾大学大学院理工学研究科、2. 慶應義塾大学理工学部)

キーワード：データマイニング 、次元削減、合成波

多次元データの圧縮は，学習コストの削減やデータの要約の観点より古くから注目を集めている研究分野となっている．特に今日のビッグデータ時代においては，今まで以上に性能の高いデータ圧縮手法の確立が期待されている．本研究では，波の物理的性質を有効に活用した新しい次元圧縮手法を提案する．複数の波を合成する際には，波の重ね合わせの原理を応用することができる．また，波長の異なる波の重ね合わせの波長は，それぞれの波の調和平均で表すことができるという物理的事実が存在する．この法則を多次元データの圧縮に適用すると，複数の変数の合成は，各変数の調和平均で表すことができる．結果として従来手法よりも効果的に各変数を圧縮することが可能となる．