研究課題
基盤研究(C)
理解できる知識を獲得するために、われわれはパターン間類似度に基づく多変量決定木の一種である最近傍識別木(NNC-Tree)とその構築方法を提案した。本研究の貢献は主に3つある。それは、(1) 学習しながら重要特徴を選択する方法;(2) 学習アルゴリズムが統一化できるデータのファジィ化方法;(3) 高次元のデータを効率的に低次元に圧縮する方法、である。これらの方法を結合することによって、より効率的に多変量決定木を構築することができる。
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International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.1,No.1
ページ: 31-38
Journal of Information Processing Vol.49,No.8
ページ: 2878-2889
Journal of Information Processing Society of Japan
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics.