クラスに依存した特徴集合を用いた決定木の設計(パターン認識)
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概要
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パターン認識において,特徴選択は識別子の性能向上と特徴の測定コストの削減の2点において有効である.特に,識別情報をほとんどもたないような特徴を削減することによって,識別子のパラメータの推定精度の向上が見込め,結果的にすべての特徴を用いる場合と比べてより高性能な識別子が構成できる.これまで提案されている多くの特徴選択手法は全クラスに対して共通な特徴集合を選択することを目的としている.しかし,識別に最適な特徴集合は識別対象となるクラス集合ごとに異なっていると考えるのが自然である.本論文ではクラス集合に依存した特徴集合の有効性について検討を行う.また,抽出したクラス依存の特徴集合を用いて決定木を構成する.更に,文字認識実験を通してこの方式の有効性を示す.
- 2003-08-01
著者
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工藤 峰一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
工藤 峰一
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
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青木 和昭
北海道大学大学院工学研究科:(現)nttコムウェア株式会社
-
渡辺 俊晴
北海道大学大学院工学研究科
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渡辺 俊晴
北海道大学大学院工学研究科:(現)(株)東芝
-
工藤 峰一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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