半正定性を満たす類似性尺度の高速推定手法

抄録

相関係数行列やユークリッド距離行列など、準正定性を満たす、または準正定性を満たすように変換可能な行列の要素となる類似性尺度がデータマイニングで多用されている。しかし、データが大量の場合には類似性尺度の導出が計算量上のボトルネックとなる。本稿では、準正定性を利用し、データの埋め込み次元に比例する手間数で高速に行列全体を推定する手法を提案する。