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に基づくクラスタリングを利用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,クラスごとのクラスタリングに基づくクラス分割 (サブクラス化) を行い.特徴空間でのまとまりの強いクラスを生成する.クラス数は増加するものの,クラスごとの分割は容易になるため,結果として対象問題の識別の容易化につながると期待している.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.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-09-03
著者
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