決定木を用いたクラスターの自動生成
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概要
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近年, 多くのデータを容易に集めることが可能となってきている.このような状況の中, データを整理し解析を行うデータマイニングの技術はより重要となってきている.しかし, データを分類するには, データの一部を専門家が解析を行い, そのデータを元にして分類を行うのが一般的であり, コストがかかる場合が多い.データのクラスタリングを自動的に行うシステムの研究も数多く行われているが, それらの多くはクラスターの数を設定する必要があり, また, クラスタリングすべきデータに合わせてパラメータの調整を必要とする場合が多い.本研究では決定木を動的に変化させることにより, 分類先の数を設定せず, パラメータの調整も行わず, 人間が決定した分類に高い確率で一致する方法を提案し, 実験を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-07-18
著者
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
山内 将行
上智大学理工学部
-
山内 将行
広島工業大学工学部電子情報工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
田中 衞
上智大学 理工学部 電気電子工学科
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