高次元圧縮空間の対話的手法による次元縮小(機械学習)

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概要

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• 高次元特徴空間を用いるテキスト分類等において不必要な次元軸を排除することは計算量などの面から重要な問題である.この問題を解決するためには不要と考えられる次元を見出し,類性能を保つ範囲でその次元を削除していくことを繰り返せば良い.本稿では,まずテキストをその圧縮率ベクトルに着目して特徴付ける方式を示し,そこでの次元縮小法と次元縮小に必要なパラメータ設定を支援する指標関数を提案する.指標関数を参考にしながら対話的に次元縮小を行うことで,分類精度を保ったまま約50%の次元縮小が可能となった.

• 2007-09-25

著者

• 山崎 啓介

  東京工業大学精密工学研究所

• 古賀 久志

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 渡辺 俊典

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 張 諾

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 古賀 久志

  電気通信大学大学院情報システム学研究所情報システム設計学専攻

• 渡辺 俊典

  電気通信大学

• 山崎 啓介

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 山崎 啓介

  東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻

• 古賀 久志

  電気通信大学 大学院 情報システム学研究科

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