相関ルールを用いた視覚化属性選択方式

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概要

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大量のデータに隠れている意思決定に有効なパターンやルールを発見し、ユーザに提示する技術として、データマイニングが注目されている。しかし、複雑なマイニングアルゴリズムにより出力される結果は解釈が難しいという問題点があり、我々はユーザフレンドリーな手法である視覚化を組み合せた、視覚的データマイニング支援の研究を進めてきた。これまで、分析対象データに決定木や相関係数行列、カテゴライズ手法を適用し、データの特徴を効果的に表現すると思われる属性を自動的に選択し、視覚化に用いることを検討してきた。これらの手法では属性項目間の関係に着目し、データの特徴を抽出している。本稿では、相関ルールを用いることで、属性値間の関係に着目し、視覚化対象属性を選択する方式について述べる。
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-10-14

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