少クラス分類問題における特徴選択に関する考察
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概要
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正準判別分析は分散比 (F比) を最大化する最も代表的な特徴選択手法であるが, クラス数以上の特徴が選択できないため,少クラスの分類問題に対する有効性に限界がある. この問題を解決するために, 新しい特徴選択手法 (FKL法) を提案し, 手書き数字認識実験によりその有効性を評価する. FKL法は, F比を最大化する正準判別分析と, 次元減少による平均2乗誤差を最小化する主成分分析 (K-L展開) を特殊な場合として含む, より一般的な特徴選択手法である. 正準判別分析, 主成分分析, 正規直交判別ベクトル法 (ODV法) などとの比較実験の結果, 少クラスの分類問題ではFKL法により選択された特徴量の識別力が最も高いことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
-
鶴岡 信治
三重大学工学部
-
三宅 康二
三重大学工学部電子工学科
-
若林 哲史
三重大学工学部情報工学科
-
木村 文隆
三重大学工学部
-
三宅 康二
中部大学工学部情報工学科
-
若林 哲史
三重大学工学部
-
木村 文隆
三重大学工学研究科
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