関数モデル同定のための特徴選択法
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概要
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主成分分析や重回帰分析などのデータ解析においては,観測対象から抽出された特徴が対象の構造を表現するモデルとして使われる.しかし,対象に関しての予備知識が無い場合は,対象の構造を正確に表現する特徴だけを抽出するのは困難である.そこで,得られた特徴組の中から有意な構造を捉えるための特徴を選択することが重要な問題となる.しかし,変数増減法などの方法では非線形な構造を持つ対象に関して有効な特徴を選択することができない.我々は,カルテシアン空間モデルに基づく稀薄度という概念を導入し,この指標を用いて特徴を選択する方法を提案する.この方法により線形・非線形を問わず関数モデルの同定に有効な特徴の選択が可能となる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
著者
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市野 学
東京電機大学理工学部情報社会学科
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矢口 博之
東京電機大学理工学部情報社会学科
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市野 学
東京電機大学理工学部
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矢口 博之
東京電機大 理工
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矢口 博之
東京電機大学
-
佐久間 隆介
株式会社アドバンテスト
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佐久間 隆介
東京電機大学理工学部
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久保 尚範
東京電機大学理工学部
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矢口 博之
学校法人東京電機大学理工学部 情報システムデザイン学系
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市野 学
東京電機大学
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