核MTS方法によるクラス重なりデータセットの分類

GU Yuping; CHENG Longsheng

文献

J-GLOBAL ID：201702273772510259 整理番号：17A1390573

核MTS方法によるクラス重なりデータセットの分類

CLASSIFICATION OF CLASS OVERLAPPING DATASETS BY KERNEL-MTS METHOD

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資料名：
巻： 13 号： 5 ページ： 1759-1767 発行年： 2017年10月
JST資料番号： F1199A ISSN： 1349-4198 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)

重なっているクラスは,データマイニングとパターン認識のボトルネックの1つで,直接,分類精度と汎化能力に影響する。Mahalanobis-Taguchiシステム(MTS)において,参照空間の妥当性を確かめるのに異常なサンプルを使用する一方で,参照空間を作成するのに通常のサンプルを使用する。通常のサンプルと異常なサンプルの間で重なっているクラスがあれば,分類の結果は影響を受ける。本論文で,MTSの改善した測定スケールとして核Mahalanobis距離を形成するために,核関数とMahalanobisの距離を結合した。実験結果は,核MTSがクラス重なり分類にふさわしく,従来の方法より良好な分類精度を与えることを示した。(翻訳著者抄録)

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その他の計算機利用技術

引用文献 (16件)：

S. Alshomrani, A. Bawakid, S. O. Shim, A. Fernández and F. Herrera, A proposal for evolutionary fuzzy systems using feature weighting: Dealing with overlapping in imbalanced datasets, KnowledgeBased Systems, no.73, pp.1-17, 2015.
M. Denil and T. Trappenberg, Overlap versus imbalance, Proc. of the 23rd Canadian Conference on Artificial Intelligence, pp.220-231, 2010.
V. García, R. A. Mollineda and J. S. Sánchez, On the k-NN performance in a challenging scenario of imbalance and overlapping, Pattern Analysis and Applications, vol.11, nos.3-4, pp.269-280, 2008.
T. E. Li and Z. He, Identification of overlapping faults based on PCA-shaping and LDA, Journal of Systems Engineering, vol.27, no.5, pp.712-718, 2012.
H. T. Xiong, J. J. Wu, H. P. Liu and L. Liu, Towards classification with class overlapping, Journal of Management Sciences in China, vol.16, no.4, pp.8-21, 2013.

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