遺伝的アルゴリズムを用いた最近傍識別器のための代表サンプル選択
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概要
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最近傍識別器は, ノンパラメトリック識別器の一つであり, これまで多くの研究がなされてきた. しかしながら, 大規模なパターン認識問題への適用に際しては, 1.計算コストがかかる, 2.代表サンプルを格納するための容量が大である, という問題点がある. これらの問題点を解決するため, 識別に有用な代表サンプルを選択することが考えられてきた. 基本的には, ある種の評価関数を設定し, すべての組合せを調べる総当り法を用いることにより最適解を得ることができるが, 計算量が膨大となり, 総当り法を用いることは非現実的である. 本論文では, ブートストラップ法と遺伝的アルゴリズムを用いることにより, ブートストラップサンプル集合の中から識別に有用な代表サンプルを選択する一手法を提案する. 計算機シミュレーションにより, 本手法の有効性が, 他手法との比較を通して確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-02-25
著者
-
浜本 義彦
山口大学工学部知能情報システム工学科
-
浜本 義彦
山口大学工学部知能情報システム工学
-
浜本 義彦
山口大学工学部
-
浜本 義彦
山口大学大学院消化器・腫瘍外科
-
富田 眞吾
山口大学工学部
-
浜本 義彦
山口大 工
-
金山 知余
山口大学総合情報処理センター
-
常田 祐司
山口大学工学部知能情報システム工学科
-
富田 真吾
山口大 工
-
富田 真吾
山口大学工学部知能情報システム工学科
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