最小包含球の族による被覆を用いたノンパラメトリック識別(一般セッション(2))(ユビキタスコンピューティング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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与えられた正例の部分集合の最小包含球のうち,負例を一つも含まないような超球族をプロトタイプとして用いたノンパラメトリック多クラス識別法を提案する。本稿では軸平行超矩形族によるクラス被覆に基づく従来の部分クラス法を一般化して再定式化し,その枠組で定義を満たす部分クラス族を得る厳密アルゴリズムと効率的に実行可能な部分クラスを得る逐次追加型の確率的アルゴリズムを示し,その性質を議論する.また,罰則関数を用いたソフト識別への拡張方法を提示し,いくつかのデータでの予備実験の結果を示す.
- 2004-12-10
著者
-
瀧川 一学
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
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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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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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工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
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瀧川 一学
北海道大学大学院工学研究科
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瀧川 一学
北海道大学大学院情報科学研究科
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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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瀧川 一学
北海道大学創成研究機構
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