属性の投票による分類の一手法
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概要
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例からの学習において, 決定木(Decision Tree)や実例に基づく学習(Instance Based Learning)などの手法の他に, 属性の投票によるアプローチが考えられる。すなわち, 各属性ごとに概念記述を学習し, 分類において各属性の分類結果に基づいた投票を行い, 最も高い得票を獲得したクラスを解とする方法である。CPP (Clasification by Feature Partitioning)はこのようなアプローチの1つであると考えられる。本稿では, 数値属性をもつデータに対する属性の投票による分類の一手法を提案する。本手法は概念記述として, 属性ごとに各クラスの下限値, 上限値, 属性値の分布を保持する。分類においては問題として与えられた例の近傍±Δ_fに存在する例の数に基づぐ評価値を各クラスに投票する。パラメータΔ_fはGAを用いて属性ごとに決める。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
-
奥田 健三
作新学院大学
-
渡辺 博芳
帝京大学ラーニングテクノロジー開発室
-
荒井 正之
帝京大学理工学部情報科学科
-
渡辺 博芳
帝京大学
-
荒井 正之
帝京大学 理工学部 情報科学科
-
荒井 正之
帝京大学
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