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Dec. 18, 2012
第13回 Zansa 勉強会
独立成分分析
ー その概念と有用性について ー
東京大学大学院 工学系研究科
システム創成学専攻 博士課程1年
安川 和孝
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1. Introduction
アメリカ合衆国・テキサスA&M大学
自己紹介
氏名
安川 和孝
所属
東京大学大学院 工学系研究科
システム創成学専攻
専門分野 深海底掘削船 JOIDES Resolution号
資源地質学，古環境学 (深海底堆積物の化学分析)
“地球の環境はなぜ・どのように変動してきたのか？”
趣味
フットサル
Twitter
@kaz__83
From website of the ODP/TAMU
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2. 多変量解析とは？
一般論
多変量解析：1つの観測値に複数の属性があるデータを対象として，
標本間や変数間の関係を読み解くための手法
要するに，
観測値が持つ情報をなるべく少ない変数で表現したい
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2. 多変量解析とは？
よく使われる多変量解析手法
①主成分分析
観測されたデータ x を
xi = ai1 s1 + ai2 s2 + ･･･ + aik sk
という形に分解する
■ 主成分 si の線形和で，データの分散をなるべく多く説明する
■ 各主成分 si は，ガウス分布 (正規分布) に従うと仮定
数個の主成分でデータの分散の大部分が説明できれば，
それらを用いてデータの大幅な次元縮約ができて便利！
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2. 多変量解析とは？
よく使われる多変量解析手法
②因子分析
観測されたデータ x を
xi = ai1 s1 + ai2 s2 + ･･･ + aik sk + ni
という形に分解する
■ 共通因子 si の線形和と独自因子 (雑音) n に分けて考える
■ 共通因子・独自因子ともに，ガウス分布 (正規分布) に従うと仮定
観測データに雑音が混じる場合を扱うことができる
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2. 多変量解析とは？
素朴な疑問
世の中の物事って，そう上手いことガウス分布に従うのか？
恐らく，多くの場合において答えは NO
そんな中，データの「非ガウス性」に着目したのが
独立成分分析 と呼ばれる解析手法
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3. 独立成分分析とは何ぞや
カクテルパーティ効果
騒がしい場所でも，自分の名前を呼ばれたら
人は意外と聞き取れる
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3. 独立成分分析とは何ぞや
カクテルパーティ効果
心理学的には… “選択的注意” と呼ばれる脳の高次機能
工学的には… 観測された混合信号から原信号を復元する
信号処理の問題
実際にその処理を行うには，具体的にどうすれば良いのか？
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3. 独立成分分析とは何ぞや
Blind Source Separation; 暗中信号源分離
x1 a11
a12 s1
a13
x2
s2
x3
s3
x4
x1 (t) = a11s1 (t) + a12 s2 (t) + a13s3 (t)
行列で表現すると
x2 (t) = a21s1 (t) + a22 s2 (t) + a23s3 (t)
x3 (t) = a31s1 (t) + a32 s2 (t) + a33s3 (t)
x = As … A,s : 未知
x4 (t) = a41s1 (t) + a42 s2 (t) + a43s3 (t)
観測された信号は，それぞれの原信号がある荷重で混合したもの
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3. 独立成分分析とは何ぞや
Blind Source Separation; 暗中信号源分離
x1 a11
a12 s1
a13
x2
s2
x3
s3
x4
もし A が分かったら…
s1 (t) = w11 x1 (t) + w12 x2 (t) + w13 x3 (t) + w14 x4 (t)
s2 (t) = w21 x1 (t) + w22 x2 (t) + w23 x3 (t) + w24 x4 (t) s = Wx
s3 (t) = w31 x1 (t) + w32 x2 (t) + w33 x3 (t) + w34 x4 (t)
となる A の逆行列 W を求めればよい
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3. 独立成分分析とは何ぞや
Blind Source Separation; 暗中信号源分離
x1 a11
a12 s1
a13
x2
s2
x3
s3
x4
もし A が分かったら…
s1 (t) = w11 x1 (t) + w12 x2 (t) + w13 x3 (t) + w14 x4 (t)
s2 (t) = w21 x1 (t) + w22 x2 (t) + w23 x3 (t) + w24 x4 (t) s = Wx
s3 (t) = w31 x1 (t) + w32 x2 (t) + w33 x3 (t) + w34 x4 (t)
となる A の逆行列 W を求めればよい
具体的な混合過程が分からない状態でも，原信号を復元したい
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3. 独立成分分析とは何ぞや
Blind Source Separation; 暗中信号源分離
x1 a11
a12 s1
a13
x2
s2
x3
s3
x4
実は…
「s1 , s2 , s3 は統計的に独立」
「s1 , s2 , s3 は非ガウス分布に従う」
という仮定だけで，原信号 s を求めることができる
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3. 独立成分分析とは何ぞや
「統計的に独立」の定義
fXY (x, y) = fX (x) fY (y) X は Y に関する情報を持たない
f : 確率密度関数 ＝ 確率変数 X , Y は独立
「無相関 ⇒ 独立」ではない
【無相関な一様分布による例】
’
直交行列をかけて回転
’
x1 が分かっても x2 の情報は得られない x1’が分かると x2’ の範囲が絞られる
x1 と x2 は独立 x1’ と x2’ は無相関だが独立ではない
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3. 独立成分分析とは何ぞや
「独立 ⇒ 無相関」は成り立つ
この条件から，独立成分を探す範囲を絞り込むことができる
直交変換：z = Vx により
変数が無相関になるように
基底 (軸) の取り方を変える 中心周りに回転させていくと，
軸がそのまま独立成分となる角度が
どこかにある！
変数が互いに無相関となる基底の集合の中に，求める独立成分もあるはず！
でも... 新しい変数が無相関となる基底の取り方は無数にある (軸の回転が可能)
その中からどうやって求める独立成分を見つけ出すのか？
そこで，「非ガウス性」に着目！
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3. 独立成分分析とは何ぞや
「非ガウス性」に着目して独立成分を見つける
観測値を直交変換：z = Vx = VAs = Ãs
中心極限定理
æ z ö æ a s +a s
  ö
zi は独立な起源成分の線形和：ç 1 ÷ = ç 11 1 12 2
ç z2 ÷ ç a21s1 + a22 s2
÷
÷
è ø è   ø
z1 の確率分布 s1 の確率分布
zi は確率変数 si の和なので，その確率分布は
どの si の分布よりもガウス分布に近づいている
最もガウス分布から離れるような zi は，起源成分の1つに一致するはず！
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3. 独立成分分析とは何ぞや
具体的な手順は2つ：「白色化」と「回転」
①観測データを無相関化
Whitening
②分散を1に正規化
①, ②を併せて 白色化 という
③基底を原点周りに回転
Rotation
変数の分布 (ヒストグラム) が
最もガウス分布から離れる
池田・村田 (1998)
基底が独立成分となる！
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3. 独立成分分析とは何ぞや
具体的な手順は2つ：「白色化」と「回転」
「非ガウス性」を測る
Whitening
同じ平均・分散を持つガウス分布に従う
①観測データを無相関化
変数との差分の累積が最大となればよい
③基底を原点周りに回転
Rotation
変数の分布 (ヒストグラム) が
最もガウス分布から離れる
池田・村田 (1998)
基底が独立成分となる！
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3. 独立成分分析とは何ぞや
まとめるとこんなイメージ
未知の割合で混合した観測信号から
「独立・非ガウス的」という仮定のみに基づき
原信号を復元することができる！
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4. 独立成分分析の応用事例
脳科学分野：脳磁図の分離 【独立成分分析により得られた9成分】
歯の噛み締め
観測信号から Artifact を分離する 歯の噛み締め
【実験的にArtifactを加えた観測信号】 眼球の水平運動
心拍
眼球の水平運動 まばたき 歯の噛み締め
まばたき
呼吸・その他
呼吸・その他
デジタル
腕時計
センサ不良によるノイズ
Hyvärinen et al. (2000)
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4. 独立成分分析の応用事例
情報科学分野：画像処理
原画像 原画像にノイズを加えたもの
独立成分分析の原理を用いた
ノイズ除去の結果は，古典的
手法よりも良く原画像を復元
独立成分分析の原理を用いた 古典的手法 (ウィーナフィルタ)
ノイズ除去の結果 を用いたノイズ除去の結果
※実際の処理には今日の説明の内容を越える
複雑な計算を含んでいます
Hyvärinen et al. (2000)
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4. 独立成分分析の応用事例
【独立成分分析を施した結果】
経済学分野：金融時系列データの解析
クリスマス
同じ小売チェーンに属する各店舗の
競合店との相対的
キャッシュフローを支配する要因は？ 競争力を反映？
【元データの一部 (40店舗中の5店舗)】 長期トレンド？
独立成分分析により 夏のバカンス
4個の独立成分を抽出
【個々の店舗のマネジメントを反映】
共通の独立成分を
元データから差し引く
時間 (週)
※縦軸は平均を引き分散1に正規化したキャッシュフロー
Kiviluoto & Oja (1998)
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5. 留意点
得られた独立成分には不定性が残る
 独立成分は方向しか決められない
s をスカラー倍しても混合行列 A で相殺される
 独立成分の順位を決めることはできない
混合行列 A の取り方次第で s の要素が入れ替わる
他の多変量解析手法との関連
 主成分分析や因子分析は，独立成分分析の前処理 (白色化) に使える
独立成分分析が絶対的に優れているわけではない！
それぞれの手法に特性があるので，目的に応じた使い分けが必要！
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6. まとめ
■ 独立成分分析とは「原信号が統計的に独立かつ非ガウス的」
という仮定のみから，観測信号を独立な成分に分解する手法
■ きちんとその特性を理解した上で応用すれば，様々な分野で
古典的な解析手法では見えなかった情報が見えてくるはず！
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7. 参考資料
 Aapo Hyvärinen et al. 著，根本幾・川勝真喜 訳 (2005)
「詳解 独立成分分析 信号解析の新しい世界」 東京電機大学出版局, 532pp.
 村田昇 (2004)「入門 独立成分分析」 東京電機大学出版局, 246pp.
 池田思朗・村田昇 (1998) Independent Component Analysisを用いたMEGデータの解析．
電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 98(131), 29-36.
 Hyvärinen, A. and Oja, E. (2000) Independent component analysis: algorithms and applications.
Neural Networks, 13, 411-430.
 Kiviluoto, K. and Oja, E. (1998) Independent component analysis for parallel financial time series.
In Proc. Int. Conf. on Neural Information Processing (ICONIP’98), 2, 895-898.
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ご清聴ありがとうございました
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