| 講演名 | 2007-06-29 データ部分集合と特徴部分集合の同時選択による識別子統合(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合) 白井 賢志, 工藤 峰一, |
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| 抄録(和) | 複数の識別子を統合することで性能の高い識別子を構成する試みが多く見られる.要素識別子を構成する方法として,異なるデータを繰り返し取り出すBagging法や,特徴集合の選択を繰り返し行うRandom subspace法がある.本稿では,両方の選択を同時に行う試みを紹介する.クラス毎に幾つかの部分データ集合を集め,それぞれについて,その集合を他のクラスから分離する上で有効な特徴集合を選択する.この方式をランダムに特徴集合を選ぶ方式と比較し,適切な特徴選択法について議論する. |
| 抄録(英) | In recent years, many approaches to gain high performance by combining some classifiers have been proposed. In the bagging, we exploit many random replicates of samples, and in the random subspace method we exploit randomly chosen feature subsets. In this paper, we introduce a method to select both at the same time. For a data subset chosen from a certain class, we select the most effective features, and repeat the procedure in a deterministic way. We compare the technique with the random subspace method. |
| キーワード(和) | Random subspace法 / Bagging法 / 部分クラス法 |
| キーワード(英) | Random subspace method / Bagging / Subclass method |
| 資料番号 | DE2007-13,PRMU2007-39 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2007/6/21(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Data Engineering (DE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データ部分集合と特徴部分集合の同時選択による識別子統合(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classifier Fusion on the Basis of Data Selection and Feature Selection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Random subspace法 / Random subspace method |
| キーワード(2)（和/英） | Bagging法 / Bagging |
| キーワード(3)（和/英） | 部分クラス法 / Subclass method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 白井 賢志 / Satoshi SHIRAI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院情報科学砕究科 Graduate School of Information Science and Technology Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 工藤 峰一 / Mineichi KUDO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院情報科学砕究科 Graduate School of Information Science and Technology Hokkaido University |
| 発表年月日 | 2007-06-29 |
| 資料番号 | DE2007-13,PRMU2007-39 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 114 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |