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G検定(ジェネラリスト検定) 機械学習の概要 練習問題 第31問: 次の文の( A )( B )に入る語句の組合せとして、最も適切なものはどれか。 20曲について、聴いた人が2曲ずつ比べて「どのくらい似ていないか」を点数で答えた

この科目 –/51 解いた

次の文の( A )( B )に入る語句の組合せとして、最も適切なものはどれか。 20曲について、聴いた人が2曲ずつ比べて「どのくらい似ていないか」を点数で答えた表があるが、各曲の特徴量の値は手元にない。この表から、似た曲どうしが近くに並ぶ2次元の図を作りたい。このような場合に使える手法に( A )がある。( A )は、元の非類似度と図の上の点どうしの距離との食い違いを表す( B )が小さくなるように、点の配置を求める。

解答と解説を先に見る

正解: 4. A:多次元尺度構成法 B:ストレス

肢4が正解です。The Elements of Statistical Learning(Hastie ほか)14.8節は、多次元尺度構成法(MDS)について、データ点そのものが無く、試飲した人が判断した違いのような非類似度 d_ij だけがある場合にも使え、MDS が必要とするのは非類似度だけだと説明しています。低次元の点 z_i の配置は、Σ(d_ij − ‖z_i − z_j‖)² で表されるストレス関数を最小にするように求めます。肢1の k-means 法は、特徴量の値から重心を計算してクラスタ内の二乗和が小さくなるようにグループに分ける手法で、この場面では使えず、配置も求めません。肢3の主成分分析も各データの特徴量の値から主成分を求めるので使えず、累積寄与率は最小化する量でもありません。肢2の交差エントロピーは確率分布の食い違いを測る量で、MDS の基準ではありません。

関連キーワード: 多次元尺度構成法・次元削減・非類似度

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