属性の重要度を考慮した適応共鳴理論に基づく分類規則の学習

URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/hiroshima-cu/metadata/1396
File
Title
属性の重要度を考慮した適応共鳴理論に基づく分類規則の学習
Author
氏名 那須 曜
ヨミ ナス ヨウ
別名 NASU You
氏名 上田 祐彰
ヨミ ウエダ ヒロアキ
別名 UEDA Hiroaki
氏名 高橋 健一
ヨミ タカハシ ケンイチ
別名 TAKAHASHI Kenichi
氏名 宮原 哲浩
ヨミ ミヤハラ テツヒロ
別名 MIYAHARA Tetsuhiro
Subject
分類
適応共鳴理論
マッチトラッキング
カテゴリ統合
属性
Abstract

適応共鳴理論を応用した2種類の分類規則学習手法,ARTMAPEDおよびARTMAPAWを提案する.ARTMAPEDはユークリッド距離に基づいたクラスタリングによって分類規則を学習する手法であり,分類規則の汎化としてカテゴリ統合手法が実装されている.ARTMAPAWは各属性の重要性を考慮できるようにARTMAPEDを改良した手法である.属性の重要性は分類規則の汎化と特殊化によって更新される.最後に提案手法,C4.5による実験結果を提示し,ARTMAPAWは他の手法よりも分類の精度が高く,かつ規則数の少ない分類学習が行えることを示す.

Journal Title
電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集
Issue
58
Spage
239
Published Date
2007-10
Publisher
電気・情報関連学会中国支部
Language
jpn
NIIType
Conference Paper
Text Version
出版社版
Relation URL
Old URI
Set
hiroshima-cu