構造類似度による特徴選択法の研究(一般セッション(1))(ITS・監視・セキュリティのためのパターン認識・メディア理解)
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概要
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本研究では、データ内に存在する"線形・非線形な構造"や"複数の群からなる構造"の発見に有効な特徴の選択法を提案する.提案手法では、2つの特徴組間におけるサンプル対の"サンプル含有率"ISを、量質混在の記述を許すカルテシアン・システム・モデル上に定義する.次に、そのISをもとに特徴組間の"構造類似度"SSを定義する.この構造類似度SSは、線形構造以外に非線形構造やサンプルが複数の群を形成するような構造においても特徴の類似性を見ることができる.このSSを基に特徴クラスタリングを行い、その結果から構造の発見に有効な特徴を選択する.また、提案手法を2つの人工データと、1つの実データに適用し、その有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-11
著者
-
石川 慎也
東京電機大学理工学部情報社会学科
-
市野 学
東京電機大学理工学部情報社会学科
-
名児耶 厚
東京電機大学理工学部情報社会学科
-
小野 裕次郎
十文字学園女子大学
-
市野 学
東京電機大学理工学部
-
名児耶 厚
東京電機大学
-
小野 裕次郎
十文字学園女子大学社会情報学部
-
石川 慎也
東京電機大学理工学部情報システムデザイン学系
-
石川 慎也
株式会社産学共同システム研究所
-
市野 学
東京電機大学
-
石川 慎也
東京電機大学大学院情報環境学専攻
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