最近隣法の正答率に対する理論的解析
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概要
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現存する多くの事例ベース推論システムにおいて,事例間の類似性は問題領域に強く依存した形で定義されている.このことは,類似性の定義を再利用することや,その妥当性を評価することが困難であるといった問題を引き起こしている.この問題を解決するために,我々は事例間の類似性に関する理論的解析が重要であると考え,PAC学習や平均的解析(Average-Case Analy-sis)の枠組を用いて類似性に関する研究を行なっている.本論文では,類似性の定義で最も基本的な最近隣法に対する平均的解析を行なう.最近隣法に関する平均的解析は,関連属性の連言で定義される目標概念を対象とした研究が存在する.その枠組における主な解析結果は,非関連属性数が正答率に顕著な影響を与えるというものである.しかし,クラスの特徴を表しているはずの関連属性に関する解析は十分でない.そこで,本論文では[1]とは異なった問題定義を与え,関連属性数と正答率の関係を中心に最近隣法に関する平均的解析を行なう.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
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