抄録
主成分分析よりも高次の統計量を用いて多変量データの構造を捉える独立成分分析は，射影追跡の一手法としても有用であり，低次元特徴空間への射影による視覚的な知識発見への応用が試みられている．しかし，多くの変量が含まれる場合には，解析の目的となる外的な基準と必ずしも関連の深い特徴量が得られるとは限らないことから，外的基準との関連を考慮した独立成分を抽出することで有益な知識を得ることも必要である．そこで，本研究では，データの正規化を行う前処理において，通常用いられる主成分分析の代わりに，回帰分析と主成分分析の混合手法である回帰主成分分析を用いることにより，外的基準と関連の強い独立成分を抽出する手法を提案する．
