解析
解析
PLSでの特徴量取得
PLS回帰は、多重共線性があるデータや説明変数が多い場合に有効な回帰手法です。主成分回帰と同様に低次元空間へ射影しながら、目的変数との関係を最大化する成分を抽出します。 これにより、過学習を抑えつつ精度の高いモデルを構築…続きを読む
Homcloudを使用したパーシステントダイアグラム(PD)作成
本ツールは計測画像からトポロジー（連結性、穴、クラスター構造など）的な幾何特徴量を抽出します。 計測画像に対して、位相的特徴を表現できるパーシステントホモロジー（PH）を適用し、得られたパーシステントダイアグラムから幾何…続きを読む
XenonPyでの特徴量取得
入力した化学組成に対して、原子半径や元素周期、電気陰性度などプリミティブな特徴量を算出します。 この特徴量は化学組成の組成に基づく重み付き演算（加重平均や加重分散）で計算されます。これらの特徴量は、XenonPyに収録さ…続きを読む
ウェーブレット特徴量
観察画像の特徴を見いだし、材料特性との相関へ。 材料観察画像（SEM/TEM像や相の分布画像）などパターン画像（模様やテクスチャなど）に対して、ウェーブレット変換のひとつであるSteerable Pyram…続きを読む