標本部分空間法に基づくサポートベクトルマシンの開発

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概要

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本論文では,1) 部分空間法に基づくサポートベクトルマシン (SS-SVM) による特徴選択の評価と,2) 標本部分空間法に基づくサポートベクトルマシン (ES-SVM) の提案を述べる.1) の手法では,各クラスの共分散行列の固有値問題によって導いたすべての固有ベクトルに SS-SVM を用いて識別の観点から最適な重みを決定し,識別における重要度を意味する重みを基準として固有ベクトルの選択を繰り返しより良い識別を行うための部分空間の軸の選択を行う.2) の手法では,SS-SVM に各クラスの教師ベクトルの張る凸錐をそれぞれの部分空間とする錐制約部分空間法 (CRS) の識別関数を SS-SVM の識別関数に類似した形にした標本部分空間法 (ES) を適用することで固有値問題を避け,学習コストを削減する.ベンチマークデータを用いて,従来手法と比較することで提案手法の有効性を示す.
2010-10-25

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