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J-GLOBAL ID：201702215407692173   整理番号：17A1207215

分散ベースXCSを用いたクラスタリングに対するアプローチ

Approach to Clustering with Variance-Based XCS

著者 (4件)： ZHANG Caili (Univ. Electro-Communications, Tokyo, JPN) ,  TATSUMI Takato (Univ. Electro-Communications, Tokyo, JPN) ,  NAKATA Masaya (Yokohama National Univ., Yokohama, JPN) ,  TAKADAMA Keiki (Univ. Electro-Communications, Tokyo, JPN)
資料名： Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics  (Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics)
巻： 21  号： 5  ページ： 885-894  発行年： 2017年09月20日 
JST資料番号： F1398A  ISSN： 1343-0130  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では分散ベース学習分類器システム(XCS-VR)を拡張したクラスタリングに対するアプローチを提示した。現実世界問題において,知識発見及びデータマイニング分野において類似のルールを組み合わせるための能力は極めて重要である。従来は,XCS-VRは一般化ルールを取得できるが,これらのルールからより一般化したルールを更に取得できない。提案アプローチ(XCS-VRcと呼ばれる)は類似の一般化ルールを統合する事によってこれを成し遂げる。提案アプローチを検証するために,筆者らはXCS-VRcが入力データ中の一般化及びより一般化特徴双方をクラスタリングできるか否かを検査するためのベンチマーク問題を設計した。提案XCS-VRcがXCS及び従来のXCS-VRと比較してより効率的である事を証明した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *学習 ,  *クラスタ化 ,  分散【variance】 ,  データマイニング ,  知識発見 ,  コンピュータ ,  システム
準シソーラス用語： *クラスタリング ,  ルールマイニング ,  分類機 ,  学習システム ,  学習分類器システム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  統計学  (AB08000H)

引用文献 (14件)：

• J. R. Quinlan, “Induction of Decision Trees,” MACH. LEARN, Vol.1, pp. 81-106, 1986.
• B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik, “A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers,” Proc. of the 5th Annual Workshop on Computational Learning Theory, COLT’92, pp. 144-152, NY, USA, ACM, 1992.
• D. C. Montgomery, E. A. Peck, and G. G. Vining, “Introduction to linear regression analysis,” John Wiley & Sons, 2015.
• T. Hastie, “Neural network,” Wiley Online Library, 1998.
• T. Tatsumi, T. Komine, M. Nakata, H. Sato, and K. Takadama, “A Learning Classifier System that Adapts Accuracy Criterion,” Trans. of the Japanese Society for Evolutionary Computation, Vol.6, No.2, pp. 90-103, 2015.

タイトルに関連する用語 (1件)： クラスタリング