論文の概要: Functional Classwise Principal Component Analysis: A Novel Classification Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13959v1
• Date: Sat, 26 Jun 2021 07:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 14:06:00.483211
• Title: Functional Classwise Principal Component Analysis: A Novel Classification Framework
• Title（参考訳）: 機能的クラスワイド主成分分析:新しい分類フレームワーク
• Authors: Avishek Chatterjee, Satyaki Mazumder, Koel Das
• Abstract要約: 機能データとクラスワイド主成分分析(PCA)を用いた新しい分類フレームワークを提案する。 本手法は,特徴空間を線形に抽出し,特に難解な分類問題に適した特徴空間を抽出する。 提案手法の有効性を,様々な分野の合成データセットと実時間時系列データの両方に適用することで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6592517049808455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent times, functional data analysis (FDA) has been successfully applied in the field of high dimensional data classification. In this paper, we present a novel classification framework using functional data and classwise Principal Component Analysis (PCA). Our proposed method can be used in high dimensional time series data which typically suffers from small sample size problem. Our method extracts a piece wise linear functional feature space and is particularly suitable for hard classification problems.The proposed framework converts time series data into functional data and uses classwise functional PCA for feature extraction followed by classification using a Bayesian linear classifier. We demonstrate the efficacy of our proposed method by applying it to both synthetic data sets and real time series data from diverse fields including but not limited to neuroscience, food science, medical sciences and chemometrics.
• Abstract（参考訳）: 近年,高次元データ分類の分野では,機能的データ分析(FDA)が成功している。 本稿では,機能データとクラスワイド主成分分析(PCA)を用いた新しい分類手法を提案する。 提案手法は, サンプルサイズの小さな問題に典型的に苦しむ高次元時系列データに適用できる。 提案手法は,時系列データを関数データに変換し,特徴抽出にクラスワイズ関数型pcaを使用し,ベイズ線形分類器を用いた分類を行う。 提案手法は, 神経科学, 食品科学, 医学, ケモメトリックスに限らず, 様々な分野の合成データセットと実時間時系列データの両方に適用し, 有効性を示す。

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