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17 関係: データ・クラスタリング、デジタル、デジタル信号、アナログ、空間ベクトル、符号化、画像、音声、非可逆圧縮、量子化、自己組織化写像、K平均法、MPEG-4、TwinVQ、標本化、機械学習、情報理論。
データ・クラスタリング
ラスタリング (clustering)、クラスタ解析（クラスタかいせき）、クラスター分析（クラスターぶんせき）は、データ解析手法（特に多変量解析手法）の一種。教師なしデータ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。また、そのアルゴリズム。 さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。それぞれの代表的な手法としてウォード法、K平均法などがある。.
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デジタル
デジタル（digital, 。ディジタル）量とは、離散量（とびとびの値しかない量）のこと。連続量を表すアナログと反対の概念である。工業的には、状態を示す量を量子化・離散化して処理（取得、蓄積、加工、伝送など）を行う方式のことである。 計数（けいすう）という訳語もある。古い学術文献や通商産業省の文書などで使われている。digitalの語源はラテン語の「指 (digitus)」であり、数を指で数えるところから離散的な数を意味するようになった。.
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デジタル信号
デジタル信号（Digital signal）は、離散信号の量子化されたもの、あるいはデジタルシステムでの信号の波形を指す。.
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アナログ
アナログ（analog、 アナローグ）は、連続した量（例えば時間）を他の連続した量（例えば角度）で表示すること。デジタルが連続量をとびとびな値（離散的な数値）として表現（標本化・量子化）することと対比される。時計や温度計などがその例である。エレクトロニクスの場合、情報を電圧・電流などの物理量で表すのがアナログ、数字で表すのがデジタルである。元の英語 analogy は、類似・相似を意味し、その元のギリシア語 αναλογία は「比例」を意味する。.
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空間ベクトル
間ベクトル（くうかんベクトル、Vektor, vector, vector, 「運搬者、運ぶもの」より）は、大きさと向きを持った量である。ベクタ、ベクターともいう。漢字では有向量と表記される。ベクトルで表される量をベクトル量と呼ぶ。 例えば、速度や加速度、力はベクトルである。平面上や空間内の矢印（有向線分）として幾何学的にイメージされる。ベクトルという用語はハミルトンによってスカラーなどの用語とともに導入された。スカラーはベクトルとは対比の意味を持つ。 この記事では、ユークリッド空間内の幾何ベクトル、とくに 3次元のものについて扱い、部分的に一般化・抽象化された場合について言及する。本項目で特に断り無く空間と呼ぶときは、3次元実ユークリッド空間のことを指す。.
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符号化
号化（ふごうか）.
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画像
画像（がぞう）とは、事象を視覚的に媒体に定着させたもので、そこから発展した文字は含まない(例：文字と画像、書画)。定着される媒体は主に2次元平面の紙であるが、金属、石、木、竹、布、樹脂や、モニター・プロジェクター等の出力装置がある。また、3次元の貼り絵、ホログラフィー等も含まれる。.
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音声
音声（おんせい）とは人の声、すなわち人が発声器官を通じて発する音である。 基本要素として母音と子音がある。さらに、これらを細かく分類して、特定の言語で意味の違いを弁別・認識する音声の基本単位を音素といい、特定の言語に依存せずに、音声学で分類・定義する音声の基本単位を単音という。.
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非可逆圧縮
非可逆圧縮（ひかぎゃくあっしゅく）とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開を経たデータとが完全には一致しないデータ圧縮方法のこと。不可逆圧縮（ふかぎゃくあっしゅく）とも呼ばれる。画像や音声、映像データに対して用いられる。静止画像ではJPEG、動画像ではMPEG-1、MPEG-2、MPEG-4(DivX、Xvid、3ivX)、MPEG-4 AVC/H.264、HEVC/H.265、WMV9、VP8、音声ではVorbis、WMA、AAC、MP3、ATRAC、Dolby Digital、DTS Digital Surround、Dolby Digital Plus、DTS-HD High Resolutionなどが代表的な非可逆圧縮方法にあたる。 圧縮に伴い、データは欠落・改変するものの、人間の視聴覚特性を利用して劣化を目立たなくしている。つまり、人間の感覚に伝わりにくい部分は情報を大幅に減らし、伝わりやすい部分の情報を多く残すように行う。その結果、すべてのデータを均一に扱う可逆圧縮と比較して圧倒的な圧縮率が得られ、利点である。また、圧縮率と品質の劣化を両天秤にかけることができ、目的や環境の制約に応じて適切なバランスを選ぶことができる。たとえば、低速な通信回線で音楽などを送信する場合や美術的な再現性を必要としない画像の表示・印刷の場合には圧縮率を高めてデータを小さくする。逆に高速な通信回線が使える場合や、より鮮明な画像の表現を求める場合は圧縮率を低くして大きなデータをやり取りする。.
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量子化
量子化（りょうしか、quantization）とは、ある物理量が量子の整数倍になること、あるいは整数倍にする処理のこと。.
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自己組織化写像
自己組織化写像（じこそしきかしゃぞう、Self-organizing maps, SOM, Self-organizing feature maps, SOFM）はニューラルネットワークの一種であり、大脳皮質の視覚野をモデル化したものである。自己組織化写像はコホネンによって提案されたモデルであり、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像することができる。主に1～3次元への写像に用いられ、多次元のデータの可視化が可能である。出力となる空間をマップ (map)、競合層 (competitive layer)、もしくは出力層 (output layer) と呼ぶ。出力層に対して入力データの空間を入力層(input layer)と呼ぶこともある。自己組織化写像はコホネンマップ (Kohonen map)、コホネンネットワーク (Kohonen network)、自己組織化マップ、ソム (SOM) などと呼ぶこともある。 自己組織化写像は複数の人工ニューロンが接続された構造である。この人工ニューロンはノード (node)、もしくはユニット (unit) と呼ぶこともある。.
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K平均法
k平均法（kへいきんほう、k-means clustering）は、非階層型クラスタリングのアルゴリズム。クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類することから、MacQueen がこのように命名した。k-平均法（k-means）、c-平均法（c-means）とも呼ばれる。 何度か再発見されており、まず、Hugo Steinhus が1957年に発表し、Stuart Lloyd が1957年に考案し、E.W.Forgy が1965年に発表し、James MacQueen が1967年に発表し k-means と命名した。 数式で表現すると、下記最適化問題を解くアルゴリズム。本アルゴリズムでは最小値ではなく初期値依存の極小値に収束する。 単純なアルゴリズムであり、広く用いられている。分類をファジィ化したファジィc-平均法やエントロピー法をはじめ、データ構造を発見するさまざまな応用手法が提案されている。上記の最適化問題はNP困難であるが、k-平均法は局所解を求める効率的なヒューリスティックである。k-平均法は混合正規分布に対するEMアルゴリズムの特殊な場合である.
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MPEG-4
MPEG-4（エムペグフォー、ISO/IEC 14496）は、動画・音声全般をデジタルデータとして扱うための規格のことである。MPEG-1やMPEG-2と同様、システム、ビジュアル(MPEG-1/-2ではビデオと呼ぶ)、オーディオ、ファイルフォーマットの各技術から構成される。しかしながら、一般的には「MPEG-4」と呼ぶ場合、動画の符号化方式を記述したビジュアル部分だけを指すことが多い。 規格が広範なことが「MPEG-4とは何か」という説明を難しくさせている上に、ビジュアル、あるいはファイルフォーマットの一部の規格を利用したものも単に「MPEG-4です」と説明されることが多く、使われ方、意味のとられ方が混乱している用語でもある。 なお、規格化を行っているMoving Picture Experts GroupではMPEG-4を最後の動画/音声符号化の規格とする意向であり、現在では3次元コンピュータグラフィクスや音声合成などを含む大変広範な規格になっている。MPEG技術は、各技術毎にパート（Part）と呼ばれる規格が作成され、技術が採用/規格化されるたびにパートが増える。2003年にH.264がMPEG-4 Part 10 Advanced Video Codingとして規格化されるなど、現在もなお追加・拡張が継続されている規格である。.
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TwinVQ
TwinVQ (Transform-domain Weighted Interleave Vector Quantization) はNTTヒューマンインターフェース研究所(現サイバースペース研究所)が開発した音声符号化技術。PCM音声を、約1/18のデータサイズまで圧縮することができる。 64 kbpsであった当時のISDN（INSネット64）での音声配信を容易にするための技術として開発された。MP3で行われていた情報の再配分に加え、情報をパターンになったブロックに分け、事前に用意された標準パターンと置き換える手法などを採用した。 MP3より少ないビットレートで可聴帯域の周波数を記録することができ、64 kbps以下であればMP3より優秀である。NTTは80 kbpsで128 kbpsのMP3に匹敵する音質であると公称していた。ただし低ビットレート域での音質は比較的良いものの、それ以外のビットレート域ではあまり評価は高くない。 一部が変更された上でMPEG-4 General Audioの一つ（他にはAACがある）として採用された。また、音楽配信方式の1つであるSolidAudioや、SoundVQ（ヤマハ）、Metasound (Voxware) にも採用されている。FFmpegがDemuxやデコードに対応しているため、VLCなどの多くのプレーヤで再生することができる。.
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標本化
標本化（ひょうほんか）または英語でサンプリング(sampling)とは、連続信号を一定の間隔をおいて測定することにより、離散信号として収集することである。アナログ信号をデジタルデータとして扱う（デジタイズ）場合には、標本化と量子化が必要になる。標本化によって得られたそれぞれの値を標本値という。 連続信号に周期 T のインパルス列を掛けることにより、標本値の列を得ることができる。 この場合において、周期の逆数 1/T をサンプリング周波数（標本化周波数）といい、一般に fs で表す。 周波数帯域幅が fs 未満に制限された信号は、fs の2倍以上の標本化周波数で標本化すれば、それで得られた標本値の列から元の信号が一意に復元ができる。これを標本化定理という。 数学的には、標本化されたデータは元信号の連続関数 f(t) とくし型関数 comb(fs t)の積になる（fs はサンプリング周波数）。 これをフーリエ変換すると、スペクトルは元信号のスペクトル F(ω) が周期 fs で繰り返したものになる。 このとき、間隔 fs が F(ω) の帯域幅より小さいと、ある山と隣りの山が重なり合い、スペクトルに誤差を生ずることになる（折り返し雑音）。.
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機械学習
機械学習（きかいがくしゅう、machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.
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情報理論
情報理論（じょうほうりろん、Information theory）は、情報・通信を数学的に論じる学問である。応用数学の中でもデータの定量化に関する分野であり、可能な限り多くのデータを媒体に格納したり通信路で送ったりすることを目的としている。情報エントロピーとして知られるデータの尺度は、データの格納や通信に必要とされる平均ビット数で表現される。例えば、日々の天気が3ビットのエントロピーで表されるなら、十分な日数の観測を経て、日々の天気を表現するには「平均で」約3ビット/日（各ビットの値は 0 か 1）と言うことができる。 情報理論の基本的な応用としては、ZIP形式（可逆圧縮）、MP3（非可逆圧縮）、DSL（伝送路符号化）などがある。この分野は、数学、統計学、計算機科学、物理学、神経科学、電子工学などの交差する学際領域でもある。その影響は、ボイジャー計画の深宇宙探査の成功、CDの発明、携帯電話の実現、インターネットの開発、言語学や人間の知覚の研究、ブラックホールの理解など様々な事象に及んでいる。.
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