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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Multilevel–Multigroup Analysis Using a Hierarchical Tensor SOM Network

http://hdl.handle.net/10228/00007795
http://hdl.handle.net/10228/00007795
f9121774-f8d0-4b21-98d6-8f3bd1ff3d7e
名前 / ファイル ライセンス アクション
978-3-319-46675-0_50.pdf 978-3-319-46675-0_50.pdf (2.5 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2020-06-10
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Multilevel–Multigroup Analysis Using a Hierarchical Tensor SOM Network
言語 en
言語
言語 eng
著者 石橋, 英朗

× 石橋, 英朗

WEKO 27859
e-Rad_Researcher 30838389
Scopus著者ID 57191755812
九工大研究者情報 100001227

en Ishibashi, Hideaki

ja 石橋, 英朗

ja-Kana イシバシ, ヒデアキ


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Shinriki, Ryota

× Shinriki, Ryota

WEKO 27860

en Shinriki, Ryota

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Isogai, Hirohisa

× Isogai, Hirohisa

WEKO 27861

en Isogai, Hirohisa

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古川, 徹生

× 古川, 徹生

WEKO 661
e-Rad_Researcher 50219101
Scopus著者ID 56237975100
ORCiD 0000-0002-4469-7749
九工大研究者情報 343

en Furukawa, Tetsuo

ja 古川, 徹生

ja-Kana フルカワ, テツオ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper describes a method of multilevel–multigroup analysis based on a nonlinear multiway dimensionality reduction. To analyze a set of groups in terms of the probabilistic distribution of their constituent member data, the proposed method uses a hierarchical pair of tensor self-organizing maps (TSOMs), one for the member analysis and the other for the group analysis. This architecture enables more flexible analysis than ordinary parametric multilevel analysis, as it retains a high level of translatability supported by strong visualization. Furthermore, this architecture provides a consistent and seamless computation method for multilevel–multigroup analysis by integrating two different levels into a hierarchical tensor SOM network. The proposed method is applied to a dataset of football teams in a university league, and successfully visualizes the types of players that constitute each team as well as the differences or similarities between the teams.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 23rd International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2016, October 16–21, 2016, Kyoto, Japan
書誌情報 en : Lecture Notes in Computer Science

巻 9949, p. 459-466, 発行日 2016-09-29
出版社
出版者 Springer
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/978-3-319-46675-0_50
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-3194-6675-0
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-319-46674-3
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0302-9743
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1611-3349
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) Springer International Publishing AG 2016
著作権関連情報
権利情報 The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46675-0_50
キーワード
主題Scheme Other
主題 Self-organizing map
キーワード
主題Scheme Other
主題 Multilevel–multigroup analysis
キーワード
主題Scheme Other
主題 Tensor SOM
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001227_ja.html
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/343_ja.html
論文ID(連携)
値 10345404
連携ID
値 8326
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Ver.1 2023-05-15 13:01:28.614171
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