サポートベクターマシンによる判別境界を用いた属性抽出

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概要

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• 属性抽出手法として、従来より主成分分析が広く用いられている。しかし,この手法はクラス情報を用いないために,抽出される属性が必ずしも分類問題に適しているとは限らないという欠点がある.本研究では,パターン認識の分野で近年注目を集めているサポートベクターマシンを用い,その判別境界に基づいた属性抽出手法を提案する.ベンチマークデータに本手法を適用し,本手法の有効性を示す.

• 2002-09-13

著者

• 嶋 幸太郎

  東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻

• 等々力 賢

  東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻

• 鈴木 篤之

  東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻

• 嶋 幸太郎

  東京大学大学院工学系研究科

• 鈴木 篤之

  東京大学大学院工学系研究科

• 等々力 賢

  東京大学

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