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J-GLOBAL ID：202002234083632128   整理番号：20A1945085

最近傍分類のための版探索に基づくプロトタイプ選択の性能比較【JST・京大機械翻訳】

Performance Comparison of Prototype Selection Based on Edition Search for Nearest Neighbor Classification

著者 (2件)： Mukahar Nordiana (Intelligent Biometric Group, School of Electrical & Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, Nibong Tebal, Pulau Pinang and Universiti Teknologi MARA, Shah Alam, Selangor) ,  Rosdi Bakhtiar Affendi (Intelligent Biometric Group, School of Electrical & Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, Nibong Tebal, Pulau Pinang)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICSCA 2018  ページ： 143-146  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： k最近傍分類器はパターン認識分野における最も一般的に使用されるノンパラメトリック分類器の1つである。それは,その実装と単純さにおける有効性のために,研究者の間で広い関心を受けた。しかし,k最近傍分類器は,高いストレージ要求,低い計算効率,および低い雑音耐性などのいくつかの欠陥に悩まされる。いくつかのプロトタイプ選択技術が,k-最近傍分類器の欠点を克服するために,文献で提案されている。プロトタイプ選択は,無関係なサンプルを除去するために編集アルゴリズムによる訓練セットを前処理する。本論文では,10の実UCIデータセットに関する最近傍分類における版検索に基づく様々なプロトタイプ選択技法の実験的比較を行った。経験的に,実際のUCIデータセットの異なるサイズを含み,分類精度,削減能力,および計算時間に関して性能を測定する実験研究を行った。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  パターン認識 ,  前処理 ,  *ノンパラメトリック法 ,  雑音安定度 ,  有効性 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 性能比較 ,  計算効率 ,  分類会計機 ,  分類精度 ,  ストレージ装置 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： プロトタイプ選択 ,  分類 ,  編集 ,  最近傍 ,  トレーニングセット削減

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  版 ,  探索 ,  プロトタイプ ,  性能比較