遺伝的プログラミングによるルール生成を用いたクラスタ特徴記述システムの構成とその応用(非線形問題)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
ある基準で抽出・分割されたデータ集合(クラスタ)の特徴を,言語的に記述する手法が注目されている.本論文では,遺伝的プログラミング(Genetic Programming : GP)によるルール生成を用いたクラスタ特徴記述システムの構成手法を提案し,その応用について述べる.まず,それぞれのサンプルに対してカテゴリカルデータが与えられている場合に,データ全体から特定のクラスタを取り出す.次に,カテゴリカルデータに対する論理変数を仮定し,これら論理変数による論理式をクラスタ特徴記述のルールとしてとらえ,クラスタ内のサンプルに対してだけルールが真となる(ヒットする)方向にGP手法を用いて改善する.論理式はGP手法における個体として表現され,プールを構成するが,通常のGP手法とは異なり,個体の適合度をクラスタ内部のサンプルヘのヒット数に比例するだけではなく,クラスタ以外へのヒット数に反比例するような定義へと変更する.応用例として,人工的に与えたクラスタを用いた性能評価と,個人へのローン決定問題について述べ,これらのほかに8種類のデータ集合に対する適用結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-12-01
著者
-
時永 祥三
九州大学大学院経済学研究院
-
岸川 善紀
宇部工業高等専門学校
-
時永 祥三
九州大学大学院
-
呂 建軍
九州大学大学院
-
呂 建軍
中国農業大学経済管理学院信息管理与電子商務系
-
岸川 善紀
秋田県立大学システム科学技術学部
-
岸川 善紀
宇部工業高等専門学校経営情報学科
関連論文
- スピルオーバー効果の数理モデル解析の現状 : 局所的交流を行うエージェントを用いた分析を中心として
- 遺伝的プログラミングと多段ファジー推論に基づくジャンプ過程を含む時系列生成モデルの推定(ディジタル信号処理)
- ネットワーク構成されたノードにおけるフロー入力調整と退去を含むプライシング時系列のカオス解析とその抑制(ディジタル信号処理)
- 遺伝的プログラミングによる方程式近似に基づく粒子フィルタを用いた債権格付遷移の推定
- ネットワーク構成されたノードにおけるフロー入力調整と退去を含むプライシング時系列のカオス解析とその抑制
- 格子点に配置されたエージェントの交互作用により生成されるマルチフラクタル表面特性を用いた生成過程推定(非線形問題)
- 1-D-7 MCMC法による収益率の混合分布の推定およびその応用(マルコフ通過)
- 遺伝的プログラミングと多段ファジイ推論を用いたジャンプ過程を含む時系列生成モデルの同定(画像認識とモデリング,プロセッサ,DSP,画像処理技術及び一般)
- ジャンプ過程を含む変数で記述される評価関数の最適化に基づく最適参入・撤退問題の解析
- ジャンプ過程を含む変数で記述される評価関数の最適化と企業間取引における製造・販売リアルオプション価値の評価への応用