サポートベクターマシンを用いた属性選択法の頑健性(一般セッション(8))(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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テキスト分類では次元の高さが問題となるため,情報利得,X^2といった指標を用いて属性選択が行われることが多い.しかし,これらの従来手法は属性を個々に評価するため,属性間の関連が考慮されないという問題があった.最近になって,高次元データに対して高い汎化能力を示すことが報告されているサポートベクターマシンを,属性選択に用いる手法が提案された.本研究では,同手法が多変量手法であるために,従来手法よりも頑健に属性を選択できることを示す.さらに,不要属性数を推定する指標を提案する.
- 2003-09-02
著者
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