錘制約部分空間法に基づくサポートベクトルマシンの開発

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究では,1) 部分空間法に基づくサポートベクトルマシン (SS-SVM) による特徴選択と 2) 錘制約部分空間法に基づくサポートベクトルマシン (CRS-SVM) を提案する.1) の手法では, 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,識別においてよりよい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錘をそれぞれの部分空間とする錘制約部分空間法 (CRS) 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.
一般社団法人情報処理学会の論文
2010-02-25

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク