FastMap - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」FastMap† 次元削減手法の一つ． 削減後の次元数を \(K\)，データ数を \(N\) としたとき，主成分分析や多次元尺度構成法は \(O(N^2K)\) の計算量が必要．これを，削減による歪みは大きくなるが，計算量は \(O(NK)\) で抑えられる オリジナルのデータを \(\mathbf{x}_i^{(0)}\) とする． 第\(k-1\)次元目までの座標値が計算済みのとき，第\(k\)次元目の座標値を求める． 二つの十分に離れた二つのデータ点 \(\mathbf{x}_a^{(k-1)}\) と \(\mathbf{x}_b^{(k-1)}\) を選ぶ． それ以外の点 \(\mathbf{x}_i^{(k-1)}\) は，\(\mathbf{x}_a^{(k-1)}\) と \(\mathbf{x}_b^{(k-1)}\) を結ぶ直線に垂直に射影し，その垂線の足と \(\ma
shige+ki:lifehack: FastMap。
