抄録
多次元データの重相関を考察する新しい手法に,連結ベクトルパターンによる方法がある.これは,従来の数値解法と異なり,2次元ベクトル図で表現された多次元データのパターンの視覚処理によるもので,データの相関構造が非線形の場合でも,部分的には線形の場合と同様な重相関度の判定ができる特徴をもっている.しかし,この視覚処理には,大局的見地からデータ構造の性格,重相関の様相を把握し得る利点とともに,類似のパターンから最終的に重相関度を判定するときの不確定さという弱点もある.
この論文では,従来の2つの連結ベクトルパターンを比較するのに代って,2つのパターンから新たに定義するべクトル分離度を算出し,この分離度で形成されるパターンの視覚処理とその数値的処理とで,重相関度判定の精度を向上させる方法を提案する.この方法は,とくに非線形の構造を持つ多次元データの解析に有効で,データの相関構造やサブグループの重相関度の様相の適格な把握を可能にする.
