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J-GLOBAL ID：202002292044760410   整理番号：20A0074580

近傍ラフ集合を用いた異常値特徴の同定と除去【JST・京大機械翻訳】

Identifying and Removing Outlier Features Using Neighborhood Rough Set

著者 (2件)： Goh Pey Yun (Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Tan Shing Chiang (Multimedia University, Melaka, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 621  ページ： 485-495  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近傍ラフ集合(NRS)を用いて,特徴サンプル間の近傍関係を同定した後,冗長特徴を除去した。本研究では,異常値特徴を決定し除去するための新しいNRSを提案した。異常値スコアを,特徴に関してサンプル間の近傍関係と非近傍関係を測定することによって計算した。平均異常値スコア以下の異常値スコアを持つ特徴はデータセットから除去される。本研究では,入力特徴を低減するためのサポートベクトルマシン(SVM)とその拡張版を用いて,提案したNRSから選択した特徴の品質を評価した。実験は,12の実世界データセットを含む。結果は,提案方法がこれらのデータセットから効果的に特徴の少なくとも半分を減らすことができることを示した。分類精度は両方のSVMベースの解法よりわずかに低いが,SVMによる提案したNRSは,より多くの入力属性を有意に取り除くことができて,より短い実行時間を必要とした。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *異常値 ,  品質 ,  サポートベクトルマシン ,  冗長性 ,  特徴選択 ,  *ラフ集合
準シソーラス用語： 実行時間 ,  分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 特徴選択 ,  異常値 ,  近傍ラフ集合

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近傍 ,  ラフ集合 ,  異常値 ,  同定