統計的決定理論に基づく階層構造を利用したマルチラベル分類法について
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概要
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本稿では,統計的決定理論に基づくマルチラベル分類法を扱う.マルチラベル分類は,ラベル集合の冪集合の要素を一つのクラスと見なすことで,多クラス分類としても扱える.しかしこの場合,ラベル集合の要素数についてクラスの数が指数的に増加する.その為,要素数が大きい場合には,分類を行うことが計算量的に困難となる.この計算量的困難性を回避する為の研究が従来より行われており,その一つにラベル間の階層構造を利用した研究がある.他方,ベイズ基準のもとで最適な分類法が近年注目されている.本稿では,このベイズ基準のもとで最適な分類法をマルチラベル分類問題に適用する.更にラベル間に階層構造を仮定することで,分類で必要となる計算量をラベル集合の要素数についての線形オーダーで抑えるアルゴリズムを提案する.ベイズ基準のもとで最適となる分類法では,仮定する損失関数により具体的な計算式が異なる.その為本稿では,0-1損失,ハミング損失それぞれの場合において,効率的な分類アルゴリズムを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-02-25
著者
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
須子 統太
早稲田大学
-
Matsushima Toshiyasu
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
Matsushima Toshiyasu
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Science And Engineering Waseda
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
-
山本 粋士
早稲田大学基幹理工学研究科数学応用数理専攻
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