オブジェクト指向型概念学習システムのための視覚化アプリケーションの開発

概要

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現在, 計算機技術の進歩により情報の収集や蓄積に対するデータ転送速度, 記憶容量などの能力は高まる一方である。それに伴い, 今までは冗長な部分が排除されていたノイズの多い生データをそのままの形で膨大に蓄積できるようになった。そこで, そのようなデータから役に立つ情報を抽出するための技術としてKDD (Knowledge Discovery in Database)やデータマイニングか注目されている。また, 知識発見に関する研究は機械学習をはじめとして盛んに行なわれている。我々は機械学習の一種である概念学習を使った知識発見のためのシステムを研究, 開発している。この概念学習システムは大量の事例から概念を学習し, 事例の分類規則を決定木(図1)という木構造として導出する。事例はいくつかの離散または, 連続属性を持っている。決定木の枝ノードでは, 任意の属性に対するテストが行なわれる。その結果により事例が子ノードに分割され, 最終的に概念を表す葉ノードに分類される。決定木は導出した規則を記述するだけでなく, 分類されるべき概念が未知の事例の分類結果を予測することにも利用できる。そこで, 事例集合に隠れている構造の把握を容易にする視覚化技術が重要な位置を占める。本研究では, 概念学習システムが導出した決定木や事例集合が持つ特徴を視覚化することで, 人間が直観的に理解でき, 新しい洞察を得られやすくすることが目的である。
社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

オブジェクト指向型概念学習システムのための視覚化アプリケーションの開発

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