| 授業の目標と概要 |
| 実験等によって得られる膨大な統計量の本質を明らかにするために多変量解析学が |
| 有効であることを理解し，パタン認識の立場からの適用例を通して，それぞれの |
| 適用手法の詳細を理解する。 |
|
| カリキュラムにおける位置づけ |
| 本科目は，基礎数学（線形代数・解析学）を前提としてパタン認識の立場から |
| 多変量解析の理論および適用方法を学習するものである． |
|
|
|
| （１）多変量解析の概要 |
2 |
| 多変量解析の役割を理解する。 |
|
| パタン認識における多変量解析の役割を理解する。 |
|
|
|
| （２）識別関数の設計 |
6 |
| 識別関数の役割を理解し，基本的な設計方法を理解する。 |
|
|
|
| （３）特徴量にもとづく識別関数の設計法 |
4 |
| 特徴ベクトルの次元数に着目した識別関数設計上の留意点について理解する。 |
|
|
|
| （４）ベイズ推定法 |
6 |
| ベイズ推定に基づく識別関数の設計方法について理解する。 |
|
|
|
| （５）ＫＬ展開 |
6 |
| ＫＬ展開・主成分分析など，次元の呪いを回避する手法について理解する。 |
|
|
|
| （６）線形判別分析 |
5 |
| ２つのカテゴリを対象とした判別分析の方法として線形判別分析の方法を理解する。 |
|
|
|
|
|
|
|
|
| 教科書 |
|
| 補助教科書 |
|
| 履修上の注意 |
|
代数・幾何,確率・統計，知識工学IIなどの復習をしておくこと
|
|
| 評価基準 |
|
毎回輪講形式で割当箇所の解説を担当してもらう。定期試験およびレポート等により，多変量解析の基本的解析手法を理解し適用することができるかどうかを合否の評価基準とする。
|
|
| 評価法 |
|
| 学習・教育目標 |
東京高専 |
|
JABEE |
|
