｢高レベルクラスタリングを可能にするICASOMの開発と加速度脈波への応用｣

長尾 健¹⁾　権田英功¹⁾　宮田仁志¹⁾　徳高平蔵^2)
1)米子高専電気情報工学科　²⁾有限会社SOMジャパン

- 要　約 - 　近年，多次元データの解析手法の一つとして自己組織化マップ(SOM：Self-Organizing Maps)が注目されており，医療や環境など様々な分野で盛んに研究，応用されている．従来のSOMによるクラスタリングでは，入力した多次元データを二次元のマップに圧縮し，データ間の類似度を比較することでデータの分類を行っている．しかしこれでは，データに内在する情報の解析までは行うことはできない．そこで，従来のSOMに独立成分分析(ICA：Independent Component Analysis)を取り入れ，従来のクラスタリングと入力データの特徴量を含んだ独立成分の抽出及び解析を同時に行えるようにする．これにより，上記の問題を解決した高レベルのクラスタリングを行うことが可能になると考えられる． 　本研究では，このSOMとICAを組み合わせたICASOMの開発を行い，加速度脈波に適用することで有効性の検証を試みた．これにより，加速度脈波に内在する健康成分や循環不全成分等の特徴量を抽出することができ，ICASOMの有効性を示すことが出来た．

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