二値分類器組み合わせの確率モデルに基づく多クラスパターン識別
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概要
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多クラス分類器を任意のクラスの組み合わせに関する二値分類器の重みつき組み合わせにより構成する新たな方法として, クラス所属確率を隠れ変数とする確率モデルを提案する.本手法を人工データおよび遺伝子発現量に基く癌分類問題への適用を行い評価を行った.その結果, 本手法がヒューリスティクスによる投票法と同等の識別性能を実現できることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大学院大学
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
加藤 菊也
大阪府立成人病センター研究所
-
行縄 直人
奈良先端科学技術大学院大学論理生命
-
行縄 直人
京都大学情報学研究科
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大
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