多変量解析を利用したBP属性データ分類
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概要
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本研究では, 多変量解析で事前分析を行うことによって, 汎化能力の高い誤差逆伝播(BP)属性データ分類を実現する手法を提案する. 従来より, 数量化2類等の線形多変量解析の分類性能を上回るためにBP法を利用したデータ分類が試みられて来たが, 対象データに対応した適切な構造決定方法が確立されていなかった. さらに, 現実のデータマイニングで分類を求めれることの多い, 連続数値以外の要素を含む属性データの取り扱い方法についても明確に議論されていない. 本手法では, 数量化2類で対象データを事前分析することによってニューフルネットの構造決定を行い, さらに属性データを精度良く分類するためのデータ整形を行った. 与信審査のデータを用いた実験で全くの未知のデータの分類を行い, 数量化2類による分類結果と比較した結果, 正常データの分類性能をほぼ保ったまま, 推定の困難な不良データの分類性能を約20%向上させることが出来た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
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