特許

J-GLOBAL ID：200903094132508615

判別器のための特徴削減方法

発明者： ケビン・イー・ゲイツ
出願人/特許権者： ザ ユニバーシティー オブ クイーンズランド
代理人 (3件)： 中嶋 伸介 ,  鈴木 征四郎 ,  田所 淳
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2007-545783
公開番号（公開出願番号）：特表2008-524675
出願日： 2005年12月14日
公開日（公表日）： 2008年07月10日
要約：

サポートベクターマシン(SVM)のような学習マシンのためのトレーニング集合における特徴削減方法。一実施態様においてこの方法は、トレーニング集合の入力トレーニングデータベクトルxiを受け取るステップ(35)を含む。入力トレーニングデータベクトルは、典型的には、特徴空間における特徴の集合から導かれる。ステップ(37)では、入力データベクトルは多次元空間に写像される。ステップ(39)で、SVMの形式から導かれる最小2乗問題が解かれ、トレーニングベクトルを含むどの特徴が有意とみなされるかが決定される。ステップ(41)で、選択された判別器、例えばSVMの判別パラメータおよびベクトルが、ステップ(39)で有意と決定された特徴を用いて決定される。【選択図】図4

請求項（抜粋）：

特徴空間における特徴集合から導かれるベクトルに依存する解をもつ問題を解くための判別器としての少なくとも一のコンピュータ機器を操作する方法であって、以下のステップ: (a) 問題のSVM2次計画形式に対応する最小化問題を解き、これにより前記集合の有意な特徴を識別する、そして (b) 有意な特徴の識別に基づいて削減された数の計算ステップで該判別器を操作することにより前記問題を解く、 を実行するよう前記コンピュータ機器を操作することを含む前記方法。

IPC (2件)：

G06N 3/00 ,  G06N 5/04

FI (2件)：

G06N3/00 560A ,  G06N5/04 580A

引用特許：

審査官引用 (1件)

• 分類装置、分類方法、分類プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2002-136536   出願人：日本電信電話株式会社

引用文献：

審査官引用 (4件)

• “Feature Selection Using Linear Support Vector Machines”
• “多目的線形計画法を用いたサポートベクターマシン”
• “サポートベクターマシンを用いた属性選択法の頑健性”
• “固有表現抽出のためのSVMの高速化”