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3D4-5 クラス分類問題における形式概念解析を用いた近傍決定手法

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06月06日(Thu) 16:00〜17:40 D会場(-国際会議場203号室)
3D4 機械学習「機械学習-5」

演題番号3D4-5
題目クラス分類問題における形式概念解析を用いた近傍決定手法
著者池田 真土里(京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻)
山本 章博(京都大学 大学院情報学研究科)
時間06月06日(Thu) 17:00〜17:20
概要本稿では,クラス分類の際に行われる特徴選択の負担軽減を目標として,概念束を用いた分類手法を提案する.本手法は未知データの近傍を求めるため,分類データから概念束を作成し,形式概念にスコアを与える.これは特徴選択とみなせ,概念束は分類データのみに依存するため,分類データに対して訓練データが複数存在する場合にはクラス分類全体の計算量の減少が期待される.また,実験により類似手法であるk近傍法と比較した.
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