統計的パターン分類器に関するRegularized Discriminant Analysis法のパラメータについての一提案
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概要
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統計的パターン分類器の設計において, 学習標本が限られている場合, 共分散行列の推定誤差に起因し, 分類性能が著しく低下することが知られている. Friedman は, これに対処する分類器の設計方法としてRegularized Discriminant Analysis(RDA)法を提案している. しかしながらRDA法には, 2つのパラメータが必要であり, これの決定法に関する実用的な提案は国の内外を通じて見当たらない. 筆者等はRDA法の一つのパラメータについて, 簡単な関係式を見つけ出し, その有効性をモンテカルロシミュレーションを行ない確認した. また, 実際の文字認識にも適用し, 良好な結果が得られたので, これについて報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-17
著者
-
鳥脇 純一郎
名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
野澤 繁之
豊田工業高等専門学校電気工学
-
野澤 繁之
豊田工業高等専門学校情報工学科
-
鳥脇 純一郎
名古屋大学大学院工学研究科/第40回日本エム・イー学会
-
竹下 鉄夫
豊田工業高等専門学校情報工学科
-
鳥脇 純一郎
名古屋大学
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