特許
J-GLOBAL ID：200903082807643713
有効な多クラスサポートベクトルマシン分類
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (11件)：
鈴江 武彦
, 河野 哲
, 中村 誠
, 蔵田 昌俊
, 峰 隆司
, 福原 淑弘
, 白根 俊郎
, 村松 貞男
, 野河 信久
, 橋本 良郎
, 風間 鉄也
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2005-508441
公開番号（公開出願番号）：特表2006-511000
出願日： 2003年11月04日
公開日（公表日）： 2006年03月30日
要約：
2進のベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを使用して例を多カテゴリに分類する改良された方法。1つの好ましい実施例では、方法は以下のステップを含んでいる: コンピュータのメモリに多くのユーザ定義テゴリを記憶し、各カテゴリに関連づけられた1つ以上の特徴を確認するように各カテゴリに関する多くのトレーニング例を分析し、各例について少なくとも1つの特徴ベクトルを計算し、すべてのトレーニング例に関する情報を反映するように少なくとも1つの特徴ベクトルの各々を変換し、多くのカテゴリの各1つについてSVM分類機を構築し、SVM分類機を構築する処理が:第1のカテゴリにおける各例を第1のクラスに、かつ他のカテゴリに属するすべての他の例を第2のクラスに割当て、いずれか1つの例が第1のカテゴリと同様に別のカテゴリに属するなら、そのような例が第1のクラスのみに割当てられ、第1のカテゴリのためのSVM分類機の少なくとも1つの調整可能なパラメタを最適化し、SVM分類機は第1および第2のクラスを使用して訓練され、2進のSVM分類機の出力をカテゴリメンバーシップの確率に変換する関数を最適化することを含む。
請求項（抜粋）：
2進のSVMアルゴリズムを使用して多カテゴリ分類機をトレーニングする、コンピュータベースシステムの方法であって、
多くのユーザ定義カテゴリをコンピュータのメモリに記憶し、
各カテゴリに関連づけられた1つ以上の特徴を確認するように各カテゴリに関する多くのトレーニング例を分析し、
前記各例について少なくとも1つの特徴ベクトルを計算し、
前記トレーニング例の各々に関する所望の情報を提供するように、第1の数学関数を使用して前記少なくとも1つの特徴ベクトルの各々を変換し、
前記多くのカテゴリの各1つについてSVM分類機を構築することを含み、前記SVM分類機を構築する処理が、
第1のカテゴリにおける前記各例を第1のクラスに、かつ他のカテゴリに属するすべての他の例を第2のクラスに割当て、いずれか1つの前記例が前記第1のカテゴリおよび別のカテゴリの両方に属するなら、そのような例が第1のクラスのみに割当てられ、
前記第1のカテゴリのためのSVM分類機の少なくとも1つの調整可能なパラメタを最適化し、前記SVM分類機は第1および第2のクラスを使用して訓練され、
2進のSVM分類機の出力をカテゴリメンバーシップの確率に変換する第2の数学関数を最適化することを含む方法。
IPC (2件)：
FI (3件)：
G06N5/04 550N
, G06F17/18 Z
, G06N5/04 580A
