| Item type |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2023-03-02 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
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 |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
分類 |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
適応共鳴理論 |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
マッチトラッキング |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
カテゴリ統合 |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
属性 |
| 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 |
那須, 曜
上田, 祐彰
高橋, 健一
宮原, 哲浩
NASU, You
UEDA, Hiroaki
TAKAHASHI, Kenichi
MIYAHARA, Tetsuhiro
|
| 抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Abstract |
|
内容記述 |
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． |
| 書誌情報 |
電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集
巻 58,
p. 239,
発行日 2007-10
|
| 出版者 |
|
|
出版者 |
電気・情報関連学会中国支部 |
| フォーマット |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
|
|
出版タイプ |
VoR |
|
出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
p239_0801-1.pdf (113.5 kB)
