@article{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00008390,
 author = {若林, 哲史 and Wakabayashi, Tetsushi and 鶴岡, 信治 and Tsuruoka, Shinji and 木村, 文隆 and 三宅, 康二 and Miyake, Yasuji},
 issue = {1},
 journal = {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},
 month = {Jan},
 note = {application/pdf, 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.},
 pages = {73--80},
 title = {少クラス分類問題における特徴選択に関する考察},
 volume = {J80-D-2},
 year = {1997}
}