複素主成分解析の変動データヘの応用

Abstract

主成分解析は, 複雑なデータの特徴を抽出するために工学のあらゆる分野で広く用いられてきている統計処理の1手法である.しかし, 変動データを対象に解析する場合, 従来の研究では, 固有関数が直交するという性質が強調されすぎており, 得られた固有関数の性質が十分に活用されていない.本研究は, 変動データの主成分解析法の特徴を整理するとともに, 複雑なデータを縮約することにより得られる各軸の単変数の固有関数の有効な活用法について考察するものである.

The Principal Component Analysis (PCA) has been widely used in all fields of engineering, and it is known as a tool of statistical analysis in order to extract the characteristics from experimental data. In the existing studies dealing with fluctuated data, the orthogonality of eigen functions by PCA has been emphasized and the other properties have not been ultilized enough. This study proposes more practical use of the eigen function of single variable, by examining the own properties of PCA in analyzing wave-like fluctuating data.