講演名 2002/9/13
サポートベクターマシンによる判別境界を用いた属性抽出
嶋 幸太郎, 等々力 賢, 鈴木 篤之,
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抄録(和) 属性抽出手法として、従来より主成分分析が広く用いられている.しかし,この手法はクラス情報を用いないために,抽出される属性が必ずしも分類問題に適しているとは限らないという欠点がある.本研究では,パターン認識の分野で近年注目を集めているサポートベクターマシンを用い,その判別境界に基づいた属性抽出手法を提案する.ベンチマークデータに本手法を適用し,本手法の有効性を示す.
抄録(英) Traditionally, Principal Component Analysis method has been used to extract features from high dimensional data. However, this method does not make use of class information, thus does not necessarily extract effective features specific to classification task. In this paper, we propose a feature extraction method based on decision boundaries obtained by Support Vector Machines, which is gaining much attention in pattern recognition community. We demonstrate the effectiveness of this method using a benchmark dataset.
キーワード(和) 属性抽出 / サポートベクターマシン / 判別境界 / 特異値分解
キーワード(英) Feature Extraction / Support Vector Machine / Decision Boundary / Singular Value Decomposition
資料番号 WIT2002-31
発行日

研究会情報
研究会 WIT
開催期間 2002/9/13(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Well-being Information Technology(WIT)
本文の言語 JPN
タイトル(和) サポートベクターマシンによる判別境界を用いた属性抽出
サブタイトル(和)
タイトル(英) Feature Extraction Based on Support Vector Machine Decision Boundaries
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 属性抽出 / Feature Extraction
キーワード(2)(和/英) サポートベクターマシン / Support Vector Machine
キーワード(3)(和/英) 判別境界 / Decision Boundary
キーワード(4)(和/英) 特異値分解 / Singular Value Decomposition
第 1 著者 氏名(和/英) 嶋 幸太郎 / Kotaro SHIMA
第 1 著者 所属(和/英) 東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻
Department of Quantum Engineering and Systems Science, University of Tokyo
第 2 著者 氏名(和/英) 等々力 賢 / Masaru TODORIKI
第 2 著者 所属(和/英) 東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻
Department of Quantum Engineering and Systems Science, University of Tokyo
第 3 著者 氏名(和/英) 鈴木 篤之 / Atsuyuki SUZUKI
第 3 著者 所属(和/英) 東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻
Department of Quantum Engineering and Systems Science, University of Tokyo
発表年月日 2002/9/13
資料番号 WIT2002-31
巻番号(vol) vol.102
号番号(no) 320
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日