<i>k</i>近傍法でハブを軽減する類似度尺度
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概要
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k 近傍法はしばしば分類や検索に用いられる.しかし,データが高次元の場合,他のオブジェクトの k 近傍に頻出するオブジェクト (ハブと呼ばれる) が出現し,結果として k 近傍法の性能は低下する.最近,著者らは,グラフラプラシアンベースのカーネルにハブを軽減する効果があることを報告した.本稿では,より簡易な 「センタリング」 (原点をデータ中心に移動すること) によってもハブが軽減できることを示す.分類タスクと検索タスクの実験で,その効果を検証する.
- 2012-11-15
著者
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新保 仁
奈良先端科学技術大学院大学
-
新保 仁
茨城大学工学部
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原 一夫
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
新保 仁
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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鈴木 郁美
奈良先端科学技術大学院大学
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