混合モデルにおける偽メンバーシップレート制御【JST・京大機械翻訳】

Marandon Ariane; Rebafka Tabea; Roquain Etienne; Sokolovska Nataliya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218194561032 整理番号：22P0299247

混合モデルにおける偽メンバーシップレート制御【JST・京大機械翻訳】

False membership rate control in mixture models

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年10月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

クラスタリングタスクは,均一グループへのサンプルの分割要素から成る。ほとんどのデータセットはあいまいであり,本質的に1つまたはもう1つのクラスタに属性するのが難しい個人を含む。しかし,実際の応用では,誤分類個体は,潜在的に散発性であり,避けるべきである。誤分類率が小さいために,サンプルの一部だけを分類することができる。教師つき設定において,この手法はよく知られており,そして,アブストレーションオプションによる分類として参照される。本論文では,教師なし混合モデルフレームワークにおいてアプローチを再検討し,その目的は,偽メンバーシップ率(FMR)が事前定義名目レベルαを超えないという保証を持つ方法を開発することであった。明確な剰余項を持つ目標レベルαに関してFMR偏差を定量化することにより,理論解析を提供するプラグイン手順を提案した。手順のブートストラップバージョンは,数値実験における性能を改善することを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般

, , ,

前のページに戻る