クラス分類問題における形式概念解析を用いた近傍決定手法

• 池田 真土里

  京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻

• 山本 章博

  京都大学 大学院情報学研究科

書誌事項

タイトル別名

• クラス ブンルイ モンダイ ニ オケル ケイシキ ガイネン カイセキ オ モチイタ キンボウ ケッテイ シュホウ

抄録

本稿では，クラス分類の際に行われる特徴選択の負担軽減を目標として，概念束を用いた分類手法を提案する．本手法は未知データの近傍を求めるため，分類データから概念束を作成し，形式概念にスコアを与える．これは特徴選択とみなせ，概念束は分類データのみに依存するため，分類データに対して訓練データが複数存在する場合にはクラス分類全体の計算量の減少が期待される．また，実験により類似手法であるk近傍法と比較した．

収録刊行物

• 人工知能学会全国大会論文集

  人工知能学会全国大会論文集 JSAI2013 (0), 3D45-3D45, 2013

  一般社団法人 人工知能学会

詳細情報

• CRID: 1390845712978864512
• NII論文ID: 40020293224
• NII論文ID: 130007422245
• NII書誌ID: AA11578981
• ISSN: 13479881
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2013.0_3d45
• NDL書誌ID: 025966844
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025966844
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可