FEATURE EXTRACTION DEVICE AND PROGRAM

To provide a feature extraction device and a program that are capable of performing robust principle component analysis with respect to outliers even with limited data, that is, deriving a representative component while reducing influence due to outliers, in principle component analysis conducted in the field of statistical analysis.SOLUTION: A feature extraction device 10 for performing principal component analysis used in a field of statistical analysis, comprises: an eigen value/eigen vector calculation unit 13 that repeats, in a bootstrapping manner, processing of calculating an eigen value and an eigen vector from a plurality of data which serve as a source for performing principal component analysis and storing them; a vector set creation unit 14 that generates a vector set of vectors calculated by multiplying a square root of each eigen value by the corresponding characteristic vector; and a principal component candidate vector extraction unit 15 that extracts a representative row vector as a principal component candidate vector from row vectors included in the vector set.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】統計分析の分野で行われる主成分分析において、少数のデータに対しても、外れ値に対して頑強な主成分分析を行うこと、すなわち、外れ値による影響を緩和しつつ、代表的な成分を導き出すことができる特徴抽出装置およびプログラムを提供する。【解決手段】統計分析の分野で用いられる主成分分析を行う特徴抽出装置１０は、主成分分析を行うための元となる複数のデータから、固有値と固有ベクトルを算出して記憶する、という処理をブートストラップ的に繰り返して行う固有値・固有ベクトル算出部１３と、各固有値の平方根を対応する固有ベクトルに乗じたベクトルのベクトルセットを生成するベクトルセット作成部１４と、そのベクトルセットに含まれる行ベクトルの中から、代表的な行ベクトルを主成分候補ベクトルとして抽出して記憶する主成分候補ベクトル抽出部１５を備える。【選択図】図１