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J-GLOBAL ID：202102212161933417   整理番号：21A2982026

拡張最大情報係数に基づく多変数離散化【JST・京大機械翻訳】

Multi-variable Discretization Based on Extended Maximum Information Coefficient

著者 (5件)： Gu Taoyong (Air Force Engineering University, AFEU,College of Equipment Management and UAV Engineering,Xi’an,China) ,  Guo Jiansheng (Air Force Engineering University, AFEU,College of Equipment Management and UAV Engineering,Xi’an,China) ,  Wang Jian (Air Force Engineering University, AFEU,College of Equipment Management and UAV Engineering,Xi’an,China) ,  Mao Sheng (Air Force Engineering University, AFEU,College of Equipment Management and UAV Engineering,Xi’an,China) ,  Ma Zhong (Air Force Engineering University, AFEU,College of Equipment Management and UAV Engineering,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 889-893  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 教師つきデータ離散化は,分類のラベルに基づく連続変数を分割する。ラベルは通常,カテゴリ変数にデフォルトする。しかし,いくつかの応用シナリオでは,ラベルは連続変数である。この問題を扱う通常の方法は,ラベルをカテゴリ変数に転送し,次にターゲット変数を離散化する。しかし,第1段階で発生する誤差は第2段階で拡大される。したがって,複数の変数を扱うことができる拡張最大情報係数に基づくデータ離散化法を提案し,1つに2つのステップを結合する。方法の数学的特性と計算戦略を分析し,世界保健組織からのデータセットの例を与えた。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： *健康管理
準シソーラス用語： *離散化 ,  連続変数 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 拡張 ,  係数 ,  多変数 ,  離散化