混合分布を用いた識別規則における最適な混合数の選択
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概要
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混合分布モデルを用いた識別規則において、最適な混合数の選択法を提案する。従来の多くの選択法はクラス毎に混合数を決定している。しかし, 本来の目的はクラス間の識別であることから、特に限られた訓練サンプル数の下では、クラス間の関係を考慮して混合数を決定することが有効である。本研究の選択基準は識別指向のMDL(Minimum Description Length;最小記述長)原理による。この計算法では、識別規則の訓練サンプル集合に対する誤識別を記述するのに必要なビット長と、モデル(識別規則)自身の複雑さを記述するビット長の和を評価する。これらのトレードオフにより、最適な混合数を決定する。人工データおよび実データに対する実験で提案法の有効性を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-19
著者
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工藤 峰一
北海道大学大学院情報科学研究科
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新保 勝
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻数理情報工学講座
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工藤 峰一
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
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新保 勝
北海道情報大
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工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
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新保 勝
北海道大学大学院工学研究科
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新保 勝
北海道大学
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天元 宏
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻数理情報工学講座
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工藤 峰一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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