ログイン
Language:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Hierarchical Tensor SOM Network for Multilevel–Multigroup Analysis

http://hdl.handle.net/10228/00009159
http://hdl.handle.net/10228/00009159
1768e8ba-6fdc-4402-b0c7-06e11e6fc39d
名前 / ファイル ライセンス アクション
10345402.pdf 10345402.pdf (8.4 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-04-03
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 Hierarchical Tensor SOM Network for Multilevel–Multigroup Analysis
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル Hierarchical tensor SOM network for multilevel multigroup analysis
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


Search repository
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


Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The aim of this work is to develop a visualization method for multilevel–multigroup analysis based on a multiway nonlinear dimensionality reduction. The task of the method is to visualize what kinds of members each group is composed and to visualize the similarity between the groups in terms of probability distribution of constituent members. To achieve the task, the proposed method consists of hierarchically coupled tensor self-organizing maps, corresponding to the member/group level. This architecture enables more flexible analysis than ordinary parametric multilevel analysis, as it retains a high level of interpretability supported by strong visualization. We applied the proposed method to one benchmark dataset and two practical datasets: one is the survey data on the football players belonging to different teams and the other is the employee survey data belonging to different departments in a company. Our method successfully visualizes the types of the members that constitute each group as well as visualizes the differences or similarities between the groups.
言語 en
書誌情報 en : Neural Processing Letters

巻 47, 号 3, p. 1011-1025, 発行日 2017-06-06
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/s11063-017-9643-1
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 549
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1370-4621
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1573-773X
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) Springer Science+Business Media New York 2017. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Neural Processing Letters. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/s11063-017-9643-1.
キーワード
主題Scheme Other
主題 multilevel analysis
キーワード
主題Scheme Other
主題 multigroup analysis
キーワード
主題Scheme Other
主題 tensor decomposition
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 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
論文ID(連携)
値 10345402
連携ID
値 11136
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 12:33:50.789042
Show All versions

Share

Share
tweet

Cite as

Other

print

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX
  • ZIP

コミュニティ

確認

確認

確認


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3