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アイテム
クラスタ例からの学習 -分類対象集合全体の属性の利用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/12529
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/125299903172b-568e-4f3c-b039-6a60a65c4569
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1999 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Journal(1) | |||||||
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公開日 | 1999-09-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | クラスタ例からの学習 -分類対象集合全体の属性の利用 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Learning from Cluster Examples - Considering Attributes Assigned to Entire Object Sets | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 論文 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
資源タイプ | journal article | |||||||
その他タイトル | ||||||||
その他のタイトル | 知識処理 | |||||||
著者所属 | ||||||||
電子技術総合研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電子技術総合研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Electrotechnical Lab. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Electrotechnical Lab. | ||||||||
著者名 |
神嶌, 敏弘
× 神嶌, 敏弘
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著者名(英) |
Toshihiro, Kamishima
× Toshihiro, Kamishima
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | クラスタ例からの学習とは ID3に代表される例からの学習にクラスタリングの要素を加えたものである. 例からの学習では 分類対象とそれが分類されるべきクラスの組である学習事例から未知の分類対象をクラスに分類する規則を学習する. 一方 クラスタ例からの学習では 分類対象集合とその集合の適切な分割の具体例の組を学習事例とし 未知の集合を適切に分割するための規則を学習する. 従来のクラスタ側からの学習では 一対の分類対象の特徴という非常に局所的な要素のみに基づいて分割を試みていた. しかし 大域的な分類対象全体の属性も考慮して分割を推定すべき場合も多いので このような特徴を考慮できるよう改良を加えた. この改良によって より適切な分割が推定できることを実験的に示す. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | A learning from cluster examples is a combined task of a popular learning from examples task, such as Quinlan's ID3, and a clustering. A goal of the learning from examples task is finding rules to identify proper class of given unseen objects, learning from a set of examples that are pairs of an object and class the object to belong. On the other hand, a goal of the learning from cluster examples task is finding rules to partition unseen object sets, learning from a set of examples that are pairs of an object set and an instance of its appropriate partition. The former learning method tried to derive appropriate partitions only grounded on attributes of object pairs. However, such attributes often doesn't have enough facility to express information for object sets to be appropriately partitioned. Therefore, we present a method that can consider global attributes of an entire object set for partitioning. We experimentally show that our new method can acquire the rules that derive more appropriate partition than the former one. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 40, 号 9, p. 3345-3357, 発行日 1999-09-15 |
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ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 1882-7764 |