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J-GLOBAL ID：201302240510012114   整理番号：13A0070740

k近傍法でハブを軽減する類似度尺度

著者 (3件)： 鈴木郁美 (国立遺伝学研) ,  原一夫 (国立遺伝学研) ,  新保仁 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2012  号： 4  ページ： ROMBUNNO.NL-209,NO.11  発行年： 2012年12月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： k近傍法はしばしば分類や検索に用いられる。しかし,データが高次元の場合,他のオブジェクトのk近傍に頻出するオブジェクト(ハブと呼ばれる)が出現し,結果としてk近傍法の性能は低下する。最近,著者らは,グラフラプラシアンベースのカーネルにハブを軽減する効果があることを報告した。本稿では,より簡易な「センタリング」(原点をデータ中心に移動すること)によってもハブが軽減できることを示す。分類タスクと検索タスクの実験で,その効果を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： 問題 ,  *Laplace演算子 ,  *グラフ ,  *自動分類 ,  ネットワーク構造 ,  点 ,  *情報検索 ,  タスクパフォーマンス ,  評価試験
準シソーラス用語： *k近傍法 ,  グラフラプラシアン ,  ネットワークハブ ,  *ラプラシアン ,  原点 ,  最近傍問題

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： k近傍法 ,  ハブ ,  類似度 ,  尺度