少クラス分類問題における特徴選択に関する考察

• 若林, 哲史

• 鶴岡, 信治

• 木村, 文隆

• 三宅, 康二

書誌事項

タイトル別名

• ショウ クラス ブンルイ モンダイ ニ オケル トクチョウ センタク ニ カン

抄録

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正準判別分析は分散比 (F比) を最大化する最も代表的な特徴選択手法であるが, クラス数以上の特徴が選択できないため,少クラスの分類問題に対する有効性に限界がある. この問題を解決するために, 新しい特徴選択手法 (FKL法) を提案し, 手書き数字認識実験によりその有効性を評価する. FKL法は, F比を最大化する正準判別分析と, 次元減少による平均2乗誤差を最小化する主成分分析 (K-L展開) を特殊な場合として含む, より一般的な特徴選択手法である. 正準判別分析, 主成分分析, 正規直交判別ベクトル法 (ODV法) などとの比較実験の結果, 少クラスの分類問題ではFKL法により選択された特徴量の識別力が最も高いことを示す.

収録刊行物

• 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

  電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers J80-D-2 (1), 73-80, 1997-01-25

  電子情報通信学会

キーワード

• 特徴選択
• 特徴抽出
• 正準判別分析
• 主成分分析
• K- L展開

詳細情報

• CRID: 1050282677913412224
• NII論文ID: 110003228736
• NII書誌ID: AN1007132X
• HANDLE: 10076/11121
• NDL書誌ID: 4128776
• ISSN: 09151923
• Web Site: https://mie-u.repo.nii.ac.jp/records/8390
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I4128776
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: journal article
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles