特許
J-GLOBAL ID：200903018906716951
特徴選択方法
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
伊東 忠彦
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-279916
公開番号（公開出願番号）：特開平7-134774
出願日： 1993年11月09日
公開日（公表日）： 1995年05月23日
要約：
【要約】【目的】 本発明の目的は、パターンの属するクラスを決定する際の距離計算の積和計算の演算量を少なくすることができる特徴選択方法を提供することである。【構成】 本発明は、複数の学習パターンから特徴ベクトルを抽出し(ステップ1)、統計的指標により近似度を求め(ステップ2)、選択すべき特徴量の選択基準を決定し(ステップ3)、未知パターンの特徴ベクトルを抽出し(ステップ4)、ステップ4で抽出された未知パターンの特徴ベクトルを選択基準に基づいて選択し(ステップ5)、得られた次元数の低い特徴ベクトルを格納し(ステップ6)、未知パターンの属するクラスを決定する(ステップ7)。
請求項（抜粋）：
複数個の特徴量でベクトル表現されたパターンの属するクラスを決定する場合に、ベクトルで表現された各特徴の中で有効なものを選択し、特徴ベクトルを低次元化してパターンの属するクラスの決定を行う特徴選択方法において、複数の学習パターンから特徴ベクトルを抽出し、各クラスの属する複数個のパターンの全部または一部についての特徴ベクトルの次元毎の値の分布を求め、該分布が正規分布にどれだけ近いかの近似度を1つ以上の統計的指標によって求め、該近似度を単独で、または組み合わせて用いることにより選択すべき特徴量の選択基準を決定し、未知パターンの特徴ベクトルを抽出し、抽出された未知パターンの特徴ベクトルを該選択基準に基づいて選択し、得られた次元数の低い特徴ベクトルを格納することを特徴とする特徴選択方法。
IPC (2件)：
G06T 7/00
, G06F 15/18 560
G06F 15/70 460 B
, G06F 15/70 465 A
