| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
1997-09-24 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
属性の投票による分類の一手法 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
A Method of Classification by Voting among Features |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
|
資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
|
|
|
帝京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
帝京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
作新学院大学 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
School of Science and Engineering, Tokyo University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
School of Science and Engineering, Tokyo University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Business School, Sakushin Gakuin University |
| 著者名 |
渡辺, 博芳
荒井, 正之
奥田, 健三
|
| 著者名(英) |
Watanabe, Hiroyoshi
Arai, Masayuki
Okuda, Kenzo
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
例からの学習において, 決定木(Decision Tree)や実例に基づく学習(Instance Based Learning)などの手法の他に, 属性の投票によるアプローチが考えられる。すなわち, 各属性ごとに概念記述を学習し, 分類において各属性の分類結果に基づいた投票を行い, 最も高い得票を獲得したクラスを解とする方法である。CPP (Clasification by Feature Partitioning)はこのようなアプローチの1つであると考えられる。本稿では, 数値属性をもつデータに対する属性の投票による分類の一手法を提案する。本手法は概念記述として, 属性ごとに各クラスの下限値, 上限値, 属性値の分布を保持する。分類においては問題として与えられた例の近傍±Δ_fに存在する例の数に基づぐ評価値を各クラスに投票する。パラメータΔ_fはGAを用いて属性ごとに決める。 |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集
巻 第55回,
号 人工知能と認知科学,
p. 461-462,
発行日 1997-09-24
|
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |