多次元で有効な新しい2次識別関数
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概要
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2次識別関数を用いてパターン認識をする場合, 分布が未知であれば訓練サンプルから得られる標本平均と標本共分散行列が使用されることが多いが, 訓練サンプルが少ない場合には認識性能は期待したほどは良くない.筆者らは, この原因が標本共分散行列で推定される分布の形(固有値)の偏りにあると考え, それを補正した共分散行列を提案する.まず, 不偏共分散行列の固有値の偏りの期待値を摂動法を用いて求め, 正規分布の場合に偏りを補正するための近似式を導く.それを用いた2次識別関数を8次元正規分布の認識問題に適用し, 良好な結果を得た.また, 本手法の近似式で得られる最小固有値はJamesとSteinの与えた最小固有値と等しいという興味深い結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-19
著者
-
米田 政明
富山大学工学部
-
酒井 充
富山大学工学部
-
丸山 博
富山大学工学部
-
長谷 博行
福井大学工学部
-
長谷 博行
富山大学工学部知能情報工学科
-
直江 美知子
(株)立山システム研究所
-
直江 美知子
立山システム研究所
-
Yoneda Masaaki
Faculty Of Engineering Toyama University
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