量質混在のデータに適用可能な一般化されたミンコースキー距離
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概要
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パターン認識やデータ解析の分野において距離関数は主要な役割を果たしてきた.判別分析の一つである最近隣決定法では2つのサンプル群の代表的なサンプルを記憶しておき,距離計算によって帰属すべき群を決定する.クラスター分析は,個体間の距離にもとづいて,似たようなサンプルを集め1つのグループ(クラスター)を作り,全体をいくつかのクラスターに分割することによってデータの構造を把握するための手法である.連続量で表されるデータに対する距離としてミンコースキー距離やマハラノビス距離が,また二値データに対する距離としてはハミングの距離などが知られている.一方,我々は量的特徴と質的特徴が混在する形で与えられるデータに対して一般化されたミンコースキー距離を定義した.この報告では,一般化ミンコースキー距離を修正し,区間を値としてとるデータに対し,より自然な性質を持つ距離の定義を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
-
市野 学
東京電機大学理工学部情報社会学科
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矢口 博之
東京電機大学理工学部情報社会学科
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市野 学
東京電機大学理工学部
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矢口 博之
東京電機大 理工
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矢口 博之
東京電機大学
-
河村 知之
東京電機大学
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岸 透
東京電機大学
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戸塚 伸吾
東京電機大学
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矢口 博之
学校法人東京電機大学理工学部 情報システムデザイン学系
-
市野 学
東京電機大学
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