幾何学的形態測定学の機械学習応用におけるプロクラステス汚染について

要約

幾何学的形態測定学（GMM）を機械学習に適用する際、データ分割前に全標本を位置合わせする一般化プロクラステス分析（GPA）が一般的だが、これがデータ汚染を引き起こす可能性がある。本研究はこの汚染の影響を定量化し、訓練データに合わせてテストデータを位置合わせする新しい手法を提案することで、この問題を回避する方法を示した。

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