WEKO3
アイテム
An application of kernel random matrices to the optimization of the parameter in the RBF kernel
http://hdl.handle.net/10083/0002005948
http://hdl.handle.net/10083/00020059486ddff8e8-169e-4993-9d0b-ba1d22c12b36
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
Shizen_76_01_Hirota.pdf (959.6 KB)
|
|
| Item type | アイテムタイプ（フル）(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2026-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | An application of kernel random matrices to the optimization of the parameter in the RBF kernel | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 作成者 |
廣田, 梨那
× 廣田, 梨那
|
|||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Kernel Methods | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Kernel random matrices | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Wishart matrices | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Marchenko-Pastur Law | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Fluctuation moments | |||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | In recent years, significant progress has been made in the development and application of kernel methods for many practical machine learning and data analysis. The kernel methods are used for a range of problems such as classification, regression, and more general unsupervised learning. The most significant feature of kernel methods is their ability to solve nonlinear problems using linear techniques. This approach avoids complex optimization problems and enables the analysis of large datasets. In this study, we will provide a method to determine the optimal Gaussian kernel parameter and to estimate the number of clusters by applying the theory of random matrices to the kernel matrices. Namely if we can regard a kernel random matrix as Wishart matrix, then the eigenvalue distribution can be approximated by the Marchenko-Pastur distribution of parameter 1, which means that the noise component in a kernel matrix can be extracted by the Marchenko-Pastur distribution of parameter 1. It also leverages the power-law relationship between the kernel parameter and the inter-cluster distance. |
|||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 出版者 | お茶の水女子大学 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 日付 | ||||||||||||
| 日付 | 2026-02 | |||||||||||
| 日付タイプ | Issued | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
| 収録物識別子 | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00033958 | |||||||||||
| 収録物名 | ||||||||||||
| 収録物名 | お茶の水女子大学自然科学報告 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 巻 | ||||||||||||
| 巻 | 76 | |||||||||||
| 号 | ||||||||||||
| 号 | 1-2 | |||||||||||
| 開始ページ | ||||||||||||
| 開始ページ | 1 | |||||||||||
| 終了ページ | ||||||||||||
| 終了ページ | 15 | |||||||||||
