境界領域の容易化を目的としたデータ前処理手法の提案
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概要
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本論文では,識別問題に対する新たなデータ前処理アプローチとして,学習用データの分布より対象となるデータのクラスを分割し問題を単純化する方法を提案しその有効性について検証を行う.本アプローチでは,データの分布形状に非凸性がある場合にその非凸性を解消するようにクラス分割(サブクラス化)を行うことにより対象問題の容易化を試みている.提案するクラス分割の適用により,対象となる識別クラスは多数クラス化するものの,各クラスの識別難易度は低下するため,結果として問題を単純化することが可能であると考えている.本論文では数値実験として,2種類のテスト問題に対して提案手法を適用しその有効性について検証を行った.
- 2009-02-26
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