Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Dual Formulation for Probabilistic Principal Component Analysis

論文の概要: A Dual Formulation for Probabilistic Principal Component Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10078v1
Date: Wed, 19 Jul 2023 15:51:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-20 13:28:06.100943
Title: A Dual Formulation for Probabilistic Principal Component Analysis
Title（参考訳）: 確率的主成分分析のための双対定式化
Authors: Henri De Plaen, Johan A. K. Suykens
Abstract要約: ヒルベルト空間における確率的主成分分析を特徴付ける方法を示し、最適解が双対空間における表現をどう受け入れるかを示す。また、Kernelのプリンシパルコンポーネント分析をエングローブして、おもちゃと実際のデータセットの開発を例示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.518613078946771
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we characterize Probabilistic Principal Component Analysis in Hilbert spaces and demonstrate how the optimal solution admits a representation in dual space. This allows us to develop a generative framework for kernel methods. Furthermore, we show how it englobes Kernel Principal Component Analysis and illustrate its working on a toy and a real dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では、ヒルベルト空間における確率的主成分分析を特徴付け、その最適解が双対空間における表現をどのように認めるかを示す。これにより、カーネルメソッド生成フレームワークの開発が可能になります。さらに,カーネル主成分分析を包含し,おもちゃや実際のデータセット上での動作を例示する。

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