推移パターンの類似性に基づく時系列臨床検査データの解析
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概要
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本稿では、位相情報を重視した多重スケールマッチングとラフクラスタリングによる時系列臨床検査データベースの解析法を提案する。多重スケールマッチングは、スケール変化に伴う部分輪郭の階層構造の変化を認識し、全体の連続性を崩さないように制限を加えっっスケール間マッチングを行う手法である。一方、ラフクラスタリングは、重心や分散を使用せず、相対的類似度と識別不能性に基づき対象を分類する方法である。本方法ではこれらを組み合わせ、多重スケールマッチングにより系列間の相対的類似度を求め、それをもとにラフクラスタリングを適用して系列を分類する。その際、多重スケールマッチングの類似度関数に位相シフトの抑制項を加え、過度の位相シフトを伴う誤対応を抑止する。実験では、肝炎データに本方法を適用し、類似系列が同一のクラスタに分類されるとともに、部分系列の対応関係が正しく獲得されることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-05-23
著者
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