特許
J-GLOBAL ID：201603005347107258
クラス分類装置、方法、及びプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人太陽国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2014-146173
公開番号（公開出願番号）：特開2016-024503
出願日： 2014年07月16日
公開日（公表日）： 2016年02月08日
要約：
【課題】精度良く事例のクラスを分類することができる。【解決手段】事例分割部22により、事例セットを予め定められた数だけ作成し、事例セットの各々について、多クラス分類器訓練部32により、多クラス分類器を訓練し、多クラス分類部34により、混同行列を作成し、クラスタリング部36により、クラス階層構造を作成し、階層型分類器訓練部40により、階層型分類器を取得し、確率計算部60により、入力された分類対象となる事例に基づいて、事例セットの各々について訓練された階層型分類器を用いて、分類対象となる事例が、葉ノードが表すクラスの各々に属する確率を計算し、確率結合部62により、各葉ノードが表すクラスの各々について、葉ノードが表すクラスに属する確率を結合し、出力部90により、結合されたクラスに属する確率が最も高いクラスを、分類対象となる事例が属するクラスとして出力する。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
事例と前記事例が属するクラスを表すクラスラベルとの複数のペアからなる既知データをサブ訓練事例集合と検証事例集合とに分割する処理を予め定められた回数行い、前記サブ訓練事例集合と前記検証事例集合とのペアである事例セットを予め定められた数だけ作成する事例分割部と、
前記事例分割部により作成された事例セットの各々について、前記事例セットの前記サブ訓練事例集合に含まれる前記事例の各々と、前記事例のクラスラベルの各々とに基づいて、事例を複数のクラスのうちの何れか1つに分類するための多クラス分類器を訓練する多クラス分類器訓練部と、
前記事例分割部により作成された事例セットの各々について、前記多クラス分類器訓練部により訓練された多クラス分類器に基づいて、前記事例セットの前記検証事例集合に含まれる前記事例の各々を分類した結果の各々と、前記検証事例集合に含まれる前記事例の各々の前記クラスラベルの各々と、に基づいて、前記クラスのペアの各々についての、一方のクラスに属する事例が他方のクラスに分類されることを表す各要素からなる混同行列を作成する多クラス分類部と、
前記事例分割部により作成された事例セットの各々について、前記多クラス分類部により作成された混同行列に基づいて、前記複数のクラスを、階層的に分類し、分類された前記クラスの集合を表す内部ノードの各々と、前記クラスを表す葉ノードの各々とを含むノードの各々について、親子関係にあるノード間をエッジで結んだクラス階層構造を作成するクラスタリング部と、
前記事例分割部により作成された事例セットの各々について、前記クラスタリング部により作成されたクラス階層構造に含まれる前記内部ノードの各々について、前記既知データに含まれる、前記内部ノードが表す前記クラスの集合に含まれるクラスの各々に属する事例の各々と、前記事例のクラスラベルの各々とに基づいて、事例を、前記内部ノードの子ノードである各内部ノードが表す前記クラスの集合のうちの何れか1つ、又は前記内部ノードの子ノードである各葉ノードが表すクラスのうちの何れか1つに分類するための内部ノード多クラス分類器を訓練し、前記訓練され前記内部ノードの各々についての内部ノード多クラス分類器からなる階層型分類器を取得する階層型分類器訓練部と、
入力された分類対象となる事例に基づいて、前記階層型分類器訓練部により前記事例セットの各々について訓練された前記階層型分類器の各々に対し、前記階層型分類器を用いて、前記分類対象となる事例が、前記葉ノードが表すクラスの各々に属する確率を計算する確率計算部と、
各葉ノードが表すクラスの各々について、前記確率計算部により前記階層型分類器の各々に対して計算された前記葉ノードが表すクラスに属する確率を結合する確率結合部と、
前記確率結合部により結合された前記クラスに属する確率が最も高い前記クラスを、前記分類対象となる事例が属するクラスとして出力する出力部と、
を含む、クラス分類装置。
IPC (2件)：
FI (3件)：
G06F17/30 210D
, G06F17/30 419A
, G06N99/00 153
