抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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今日,データマイニング手法は膨大なデータ量から有用な知識を抽出するために適用されている。この大きなデータを扱うために,プロトタイプ(またはインスタンス)選択のための技術を,データを管理可能なボリュームに低減するために適用し,その結果,データマイニング手法を適用するために必要な計算資源を削減する。しかし,プロトタイプ選択のために提案された手法の大部分は,高い時間複雑性を有し,これにより,これらのために,それらは大規模データを扱うために適用できない。本論文では,PSSPと呼ばれるプロトタイプ選択のための効率的な手法を提案した。それは,類似のインスタンスの集合におけるデータセットを効率的に分割するための部分空間分割の概念を採用する。第二段階では,アルゴリズムは以前に同定された集合のそれぞれのプロトタイプを抽出する。この手法を分類タスクに用いられる11の良く知られたデータセットについて評価し,その性能を6つの最先端アルゴリズムのそれらと比較し,精度,低減,および有効性の3つの測度を考慮した。すべての得られた結果は,一般的に,提案した手法が,他の手法と比較して,有意に低い実行時間で,精度と低減の間の良好なトレードオフを提供することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
