NNCに基づく距離空間での決定木の構築(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般)

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概要

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パターン認識の最も簡単な方法の一つに最近傍識別器(NNC)があげられる。R^4-ruleは最も小さいNNCを作るために我々によって提案された。また,理解しやすいパターン認識方法の一つに決定木(DT)があげられる。しかしデータ集合が大きい場合,決定木のサイズも大きくなり理解しにくくなる。そこで本論文ではR^4-ruleで得られたNNCから距離空間を作り,それを基に決定木を構築する手法を提案する。基本的な考え方としては,R4-ruleで得られた代表点を二つずつ比較し,どちらに近いかを一つ新しい特徴量を作り,これらを基に決定木を構築する。これにより小さくて理解しやすい決定木を得ることができる。いくつかの公開データベースによる実験を用いて,本手法の有効性を確認した。
2004-11-12

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