二次判別分析の計算時間の短縮

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概要

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二次判別分析では,入力された特徴量ベクトル<i>x</i> は,条件付き確率<i>P</i>(<i>c</i> |<i>x</i>) が最大になるようなカテゴリ<i>c</i> に分類される.ただし,前もって学習データとして,特徴ベクトルとカテゴリの組の集合{<i>x<sub>i</sub></i>, <i>c<sub>i</sub></i>} が与えられている.単純な計算方法は,すべてのカテゴリに対して<i>P</i>(<i>c</i> |<i>x</i>) を計算し最大値を得ることであるが,カテゴリ数が大きい場合には,特徴量の次元数も大きくしなければならず,計算時間が膨大になる.<i>P</i>(<i>c</i> |<i>x</i>) の具体的な表式を吟味すると,この単純な計算方法には冗長な部分があることが分かり,その部分を除くことによって,効率の良いアルゴリズムを得ることができる.本アルゴリズムを日本語手書き文字の認識率測定実験に適用し,単純な計算方法と比べて計算時間を4%までに削減することができた.
一般社団法人情報処理学会の論文
2009-08-15

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