講演名 1999/3/19
多変量解析を利用したBP属性データ分類
北島 伸克,
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抄録(和) 本研究では, 多変量解析で事前分析を行うことによって, 汎化能力の高い誤差逆伝播(BP)属性データ分類を実現する手法を提案する. 従来より, 数量化2類等の線形多変量解析の分類性能を上回るためにBP法を利用したデータ分類が試みられて来たが, 対象データに対応した適切な構造決定方法が確立されていなかった. さらに, 現実のデータマイニングで分類を求めれることの多い, 連続数値以外の要素を含む属性データの取り扱い方法についても明確に議論されていない. 本手法では, 数量化2類で対象データを事前分析することによってニューフルネットの構造決定を行い, さらに属性データを精度良く分類するためのデータ整形を行った. 与信審査のデータを用いた実験で全くの未知のデータの分類を行い, 数量化2類による分類結果と比較した結果, 正常データの分類性能をほぼ保ったまま, 推定の困難な不良データの分類性能を約20%向上させることが出来た.
抄録(英) In this paper, a new Back Propagation (BP) classification method is proposed for attributive data like customer data to use at credit scoring or marketing such as age, income, occupation and so on. The method employs the number of input predictor variables which effects on classification results seriously, as the least number of middle unit of multi layer perceptron (MLP). In the method, data translation into the form which is easier to learn for MLP is also executed. From numerical simulations using credit scoring data, the classifier is able to prevent over-fitting for delinquent data which is supposed as having complicated distribution. The method showed 20% higher classification performance in delinquent data recognition of completely unknown data without serious loss for whole classification performance than quantification theory type II classifier which is used conventionally.
キーワード(和) 誤差逆伝播法 / 階層型ニューラルネットワーク / 多変量解析 / 線形判別分析 / 属性データ分類 / データマイニング
キーワード(英) BP / MLP / multivariate analysis / linear discriminant analysis / classification / data mining
資料番号 NC98-153
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/3/19(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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 多変量解析を利用したBP属性データ分類
サブタイトル(和)
タイトル(英) A New BP Classification Method Using Multi Variate Analysis
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 誤差逆伝播法 / BP
キーワード(2)(和/英) 階層型ニューラルネットワーク / MLP
キーワード(3)(和/英) 多変量解析 / multivariate analysis
キーワード(4)(和/英) 線形判別分析 / linear discriminant analysis
キーワード(5)(和/英) 属性データ分類 / classification
キーワード(6)(和/英) データマイニング / data mining
第 1 著者 氏名(和/英) 北島 伸克 / Nobukatsu Kitajima
第 1 著者 所属(和/英) NECヒューマンメディア研究所
Human Media Research Laboratories, NEC Corporation
発表年月日 1999/3/19
資料番号 NC98-153
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 674
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日