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J-GLOBAL ID：201702220709603717   整理番号：17A0266915

主成分分析とK最近傍に基づく文書タイプ同定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

File type detection algorithm based on principal component analysis and K nearest neighbors

著者 (3件)： Yan Mengdi (Institute of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China) ,  Qin Linlin (Institute of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China) ,  Wu Gang (Institute of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 11  ページ： 3161-3164  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,文書分類に基づく文書分類のための文書分類アルゴリズムを提案し,文書分類に基づく文書分類に基づく文書分類のための文書分類アルゴリズムを提案し,文書分類に基づく文書分類アルゴリズムに基づく文書分類アルゴリズムを提案した。最初に,サンプル空間の次元を低減するために,PCAを用いてサンプル前処理を行った。次に,次元縮小後の訓練サンプル集合をクラスタ化し,クラスタの重心を用いて各タイプのファイルを表現した。最終的に,トレーニングサンプルの不均一分布に起因する分類誤差を解決するために,距離加重に基づくKNNアルゴリズムを提案する。実験結果により,改良アルゴリズムは,サンプル数が多い場合に,分類の計算複雑度を低減し,そして,高い認識精度を維持することができた。さらに,このアルゴリズムはファイルタイプの特性標識に依存せず,応用範囲が広い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重心 ,  *アルゴリズム ,  次元縮小 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  *主成分分析 ,  計算量 ,  前処理
準シソーラス用語： 認識精度 ,  加重 ,  不均一分布 ,  分類アルゴリズム ,  文書分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： file type identification ,  byte frequency distribution ,  Principal Component Analysis (PCA) ,  K Nearest Neighbors (KNN)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 主成分分析 ,  文書 ,  タイプ ,  同定 ,  アルゴリズム