少クラス分類問題における特徴選択に関する考察

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アイテムタイプ	学術雑誌論文 / Journal Article
言語	日本語
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
著者	若林哲史鶴岡信治木村文隆三宅康二
著者別名	Wakabayashi Tetsushi Tsuruoka Shinji Kimura Fumitaka Miyake Yasuji
抄録	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.
雑誌名	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
巻	J80-D-2
号	1
ページ	73 - 80
発行年	1997-01-25
ISSN	0915-1923
書誌レコードID	AN1007132X
権利	copyright©1997IEICE
フォーマット	application/pdf
著者版フラグ	publisher
日本十進分類法	007
その他のタイトル	A study on feature selection for small class classification problems
出版者	電子情報通信学会
関係URI	http://search.ieice.org/
資源タイプ（三重大）	Journal Article / 学術雑誌論文

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