A variational renormalization of the candidate solution vector x is performed with regards to the pair of covariance matrices A, B and the sparsity parameter k to obtain a variance maximized discriminant eigenvector (x) with cardinality k that is locally optimal for the sparsity parameter k and zero-pattern of the candidate sparse solution vector x and is the final solution vector for the sparse linear discriminant analysis optimizationproblem. 候補解ベクトルxの変分再正規化は、共分散行列の対A,B及びスパーシティパラメータkに関して実施されて、スパーシティパラメータk及び候補スパース解ベクトルxのゼロパターンについて局所的に最適であり、スパース線形判別分析最適化問題についての最終解ベクトルである基数kを有する分散最大化判別固有ベクトルxハットが得られる。 - 特許庁