入力パターンベクトルの分布に基づくクラス分類問題の分割法

• 石原 聖司

  近畿大学工学部

• 五十嵐 治一

  芝浦工業大学工学部

書誌事項

タイトル別名

• A Task Decomposition Algorithm Based on the Distribution of Input Pattern Vectors for Classification Problems
• ニュウリョク パターンベクトル ノ ブンプ ニ モトヅク クラス ブンルイ モンダイ ノ ブンカツホウ

抄録

This paper proposes an algorithm for decomposing a multi-class classification problem into a set of two-class classification problems. The algorithm divides a set of input pattern vectors corresponding to each class into subsets according to the distribution of the selected input pattern vectors. The distribution is represented by Gaussian mixture models which are estimated by EM algorithm with MDL criterion. In this paper, the algorithm applied for constructing a modular neural network. Experimental results showed that the algorithm simplifies multi-class classification problems efficiently.

収録刊行物

• 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）

  電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 125 (7), 1043-1048, 2005

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• EMアルゴリズム
• クラス分類問題
• 最小記述長基準
• モジュール型ニューラルネットワーク

詳細情報

• CRID: 1390001204604406912
• NII論文ID: 10016466498
• NII書誌ID: AN10065950
• DOI: 10.1541/ieejeiss.125.1043
• ISSN: 13488155
• ISSN: 03854221
• NDL書誌ID: 7415029
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I7415029
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/125/7/125_7_1043/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可