パターン認識における追加学習法(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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パターン認識の分野において,多くの特徴を持ったデータに対して,主成分分析(PCA)の近似アルゴリズムであるSimple-PCAを用いて特徴抽出や次元削減を行う研究が盛んに行われている.このような統計的手法の分野において,新しく追加されたデータに対して追加学習を行うアルゴリズムは多数存在する.例えば,PCAに関してはIncremental PCAというアルゴリズムが存在する.しかしながら,Simple-PCAのアルゴリズムに対して追加学習の可能なアルゴリズムはまだ存在していない.そこで本研究では,このSimple-PCAに追加学習機能を持たせたIncremental Simple-PCAを提案し,パターン認識の分野においてこのアルゴリズムの有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-07
著者
-
満倉 靖恵
東京農工大学
-
福見 稔
徳島大学
-
柘植 覚
徳島大学大学院
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福見 稔
徳島大学大学院
-
柘植 覚
大同大学
-
尾山 匡浩
神戸市立工業高等専門学校
-
尾山 匡浩
徳島大学大学院先端技術科学教育部
-
Karungaru Stephen
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
満倉 靖恵
東京農工大大学院共生技術研究院
-
満倉 靖恵
東京農工大 大学院
-
福見 稔
徳島大学大学院 ソシオテクノサイエンス研究部
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