部分空間比較による変量選択法(テーマセッション(2))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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データマイニングの目的の一つとして,大規模データから知識を抽出することがあるが,解析の対象となるデータは複数の変量で構成される場合が多く,得られた規則が複雑で,解釈が困難となる場合がしばしば見うけられる.そこで,規則の可読性を高めるために,あらかじめ有効な変量を選択する方法が検討されてきている.ここで,従来の変量選択法では,変量相互の関係を考虚しないため,有効な変量が選択されない問題があった.本検討では,データから得られる部分空間と,原空間の基底によって張られる部分空間を比較することによる変量選択法を提案する.提案法は,部分空間同士を比較することで,変量全体における相関が考慮され,情報を損なうことなく変量を選択する方法であり,実験によって提案法の有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-01
著者
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松永 務
株式会社NTTデータ
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末永 高志
株式会社NTTデータ技術開発本部
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末永 高志
(株)nttデータ技術開発本部
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原 正巳
株式会社NTTデータ技術開発本部
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米森 力
株式会社NTTデータ技術開発本部
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末永 高志
株式会社nttデータ 技術開発本部
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松永 務
株式会社nttデータ技術開発本部
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松永 務
電気通信大学電気通信学研究科情報通信工学専攻:(現)株式会社nttデータ技術開発本部
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松永 務
Nttデータ通信株式会社技術開発本部マルチメディア技術センタ
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末永 高志
株式会社NTTデータ
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末永 高志
株式会社NTTデータ技術開発本部|早稲田大学基幹理工学部応用数理学科
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米森 力
株式会社NTTデータ
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