関連測度を利用したシンボリックデータに対する特徴選択法の研究
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概要
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本研究は,量質混在の特徴で記述されたシンボリックデータに対し,クラスターの生成に有効な特徴を選択する方法を提案する.本特徴選択法では,シンボリックデータを扱う事のできる独自の数学モデルであるカルテシアン・システム・モデル上に,統計情執によらないサンプル間の類似性尺度である関連測度を導入する.次に,各特徴細において,全サンプル間の関連測度の総和を求める評価関数により特徴組の評価を行っている.提案の関数は,有効な特徴組では小さな値をとり,冗長な特徴を含む特徴組では大きくなる性質を持つ事を利用して,クラスターの生成に有効な特徴を選択している.また,この手法を幾つかのデータに適用する事により本特徴選択法の有効性を示す
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-10-20
著者
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