抄録
パターン認識において，データが逐次的に与えられるとき，認識性能をオンラインで改善できる追加学習が有効である．これに対し，我々はカーネル主成分分析を追加学習可能なように拡張した追加学習型カーネル主成分分析(IKPCA)を提案してきた．しかし，このIKPCAは同時に複数のデータが与えられる場合でも，1つ1つの追加データを用いて逐次的に固有ベクトルを更新するため，学習時間が長くなる場合もあった．そこで本研究では，IKPCAに対し複数データを一括で学習できるようアルゴリズムを拡張し，学習の高速化を目指す．
