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フォン=ミーゼス分布が解き明かす図形の特徴 〜データサイエンスの幾何学への応用〜

 フォン=ミーゼス分布が解き明かす図形の特徴 〜データサイエンスの幾何学への応用〜

2025年3月20日、VRChatの学術系イベント「DS集会」での発表スライドです。

このプレゼンテーションでは、方向統計学の基礎となるフォン=ミーゼス分布について解説しています。フォン=ミーゼス分布は「方向の分布」を表す分布関数で、平均方向(μ)と集中度(κ)という2つのパラメータで特徴づけられます。
スライドでは以下の内容を取り上げています:

- フォン=ミーゼス分布の基本概念と数学的定義
- 実用例として気象データにおける風向分布の分析
- 図形の法線方向の分布による形状特徴の定量化
- 3次元への拡張(フォン=ミーゼス-フィッシャー分布)
- 点群データ解析への応用例

方向を持つデータの分析手法として、コンピュータビジョン、形状解析、気象データ分析など様々な分野で活用できる統計的アプローチを紹介しています。

Syota-Sasaki

March 20, 2025
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Transcript

  1. 自己紹介 さめ(meg-ssk) 🧑‍💻 フリーランスのソフトウェ アエンジニア 得意分野: 📸 コンピュータビジョン (画像認識/点群処理) 🌍

    空間情報処理 (地理情 報/リモートセンシング) ☁️ クラウドインフラ設 計/IaC (AWS, GCP) GitHub YouTube Speaker Deck
  2. 風向のパラメタライズ 風向がフォン=ミーゼス分布に従うと仮定し、 月 と 月の風向の平均と集中度を推定 月 平均: 集中度: 月 平均:

    集中度: 月は集中度が低く各方向に分散 月は集中度が高く、西方向からの風の頻度が高 い 6 12 6 μ ≃ 242∘ κ ≃ 0.46 12 μ ≃ 170∘ κ ≃ 2.40 6 12
  3. 次元への拡張: フォン ミーゼス- フィッシャー分布 フォン=ミーゼス分布は 次元平面での議論 フォン=ミーゼス-フィッシャー分布は一般の 次元 に拡張可能 ただし今日は

    次元のみにフォーカス 平均 がベクトルになることに注意 3 = 2 d 3 f ​ (x) = 3 ​ exp(κ⟨μ, x⟩) (2π) I ​ (κ) 3/2 1/2 ​ κ μ