知識発見法による探索的データ解析
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概要
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帰納的な機械学習の研究から発展してきた知識発見の方法が,最近注目を集めている.この方法は,エキスパートシステムで利用するためのルール獲得を主たる目的として発展してきたが,これをデータ解析の新しい方法論として正しく位置づけることが必要である.本論文では,知識発見法にもとづく2種のソフトウェア(IDISとDatalogic/R)に対して,探索的データ解析の実行におけるそれらの有効性の検証と効率的な利用法の解明を目的とした.例として,少ない説明変数ながら複雑なデータ分布を示す循環器系検診データと,非常に多数の変数により記述される生理活性物質の構造活性相関データを取り上げて解析を行った.その結果,通常の多変量解析法では見逃しがちな局所的なデータ分布の特徴をよく把握できることが判明した.また,効率的に解析を進めるためのパラメータの設定法を明らかにすることができた.
- 日本計算機統計学会の論文
- 1997-05-30
著者
-
雄山 真弓
関西学院大学情報処理研究センター:私立大学等情報処理教育連絡協議会ネットワーク分科会
-
雄山 真弓
関西学院大 文
-
岡田 孝
関西学院大学理工学部情報科学科
-
岡田 孝
関西学院大 理工
-
李 貴峰
関西学院大学情報処理研究センター
-
李 永順
吉林大学商学院
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