動的時間伸縮法に基づく時系列データからの決定木学習(<特集> 「アクティブマイニング」及び一般 : 文部科学省科学研究費特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」公開シンポジウム)
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概要
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本論文では,時系列属性を含むデータから決定木を学習する新しい方式を提案する.時系列属性は,値と時刻のペアについてのシーケンスとして表される時系列データを値にとる属性であり,種々の実応用問題に頻出するために重要であると考えられる.われわれが提案する時系列決定木は,内部ノートに時系列データを持ち,時系列データに関する距離に基づいて例集合を分割する.最初に動的時間伸縮法に基づく基準例分割テストを定義し,次にこれを用いた決定木学習法を示す.実験の結果,提案手法は,他の手法に比較して理解しやすく正確な決定木を学習できることが分かった.さらに医療問題への適用の結果,時系列決定木は知識発見に有望であることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-08
著者
-
高林 克日己
千葉大学医学部第2内科学教室
-
横井 英人
香川大学医学部附属病院 医療情報部
-
横井 英人
千葉大学医学部附属病院医療情報部
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学研究院
-
山田 悠
横浜国立大学大学院工学府
-
鈴木 英之進
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
山田 悠
横浜国立大学大学院工学府:(現)(株)nttデータ
-
高林 克日己
千葉大学医学部附属病院アレルギー膠原病内科
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学府物理情報工学専攻電気電子ネットワークコース
-
高林 克日己
千葉大学医学部内科学第二
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