電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-06-13 10:25
高次元データのスペクトラルクラス分類における特徴量スケーリング
松田萌望保國惠一今倉 暁櫻井鉄也筑波大IBISML2018-2
抄録 (和) 本稿では,高次元データのクラス分類問題を考える.データの一部のラベル情報を使って特徴量のスケールを調整するための因子(スケーリング因子)を固有ベクトルの要素として持つような矩形固有値問題を定式化する.これを解いて得られるスケーリング因子をデータ全体に施すことで精度の良い分類を実現するようなスペクトラルクラス分類手法を提案する.遺伝子発現データを用いた数値例を示す. 
(英) We consider the classification problem for high dimensional data. Using prior knowledge on the labels of partial samples, we formulate an eigenvalue problem of a linear matrix pencil whose eigenvector has factors (scaling factors) for aggressively modifying the scales of the features. We propose a spectral classification method that realizes high classification accuracy by applying the scaling factors obtained by solving this eigenvalue problem to the whole data. We give numerical experiments for gene expression data.
キーワード (和) データマイニング / 教師あり学習 / 次元削減法 / 分類問題 / / / /  
(英) data mining / supervised learning / dimensionality reduction / classification problem / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 81, IBISML2018-2, pp. 9-14, 2018年6月.
資料番号 IBISML2018-2 
発行日 2018-06-06 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2018-2

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS  
開催期間 2018-06-13 - 2018-06-15 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 
テーマ(英) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-06-NC-IBISML-BIO-MPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 高次元データのスペクトラルクラス分類における特徴量スケーリング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Feature scaling in spectral classification of high dimensional data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) データマイニング / data mining  
キーワード(2)(和/英) 教師あり学習 / supervised learning  
キーワード(3)(和/英) 次元削減法 / dimensionality reduction  
キーワード(4)(和/英) 分類問題 / classification problem  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 松田 萌望 / Momo Matsuda / マツダ モモ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 保國 惠一 / Keiichi Morikuni / モリクニ ケイイチ
第2著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 今倉 暁 / Akira Imakura / イマクラ アキラ
第3著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 櫻井 鉄也 / Tetsuya Sakurai / サクライ テツヤ
第4著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2018-06-13 10:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2018-2 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.81 
ページ範囲 pp.9-14 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IBISML-2018-06-06 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会