データから低次元構造を発見する
海外論文サーベイ(経済セミナー)｜ 2018.12.07
Aamari, E. and C. Levrard (2018) “Non-Asymptotic Rates for Manifold, Tangent Space, and Curvature Estimation,” Annals of Statistics, to appear.
今泉允聡
$\def\im{\mathop{\text{im}}\limits}\def\varII{I\kern-.2emI}\def\dfrac#1#2{\displaystyle\frac{#1}{#2}}$
本稿では、「多様体・接空間・曲率推定の非漸近レート」(Aamari and Levrard 2018)を紹介する。統計解析において、観測されたデータが見かけよりも低次元な集合(多様体)上に集中していることは数多く観測される。Aamari and Levrard(2018)はそのような設定のもとで、その低次元集合(多様体)を推定する問題を分析した。