SOMを用いたSVMのパラメータ決定法

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-12

グループ名: 【C】平成16年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2004/09/02

タイトル(英語): A Determination Method of the Parameter Values of SVM Based on SOM

著者名: 山崎 輝(千葉大学),川島 明彦(千葉大学),須貝 康雄(千葉大学)

著者名(英語): Teru Yamazaki(Chiba University),Akihiko Kawashima(Chiba University),Yasuo Sugai(Chiba University)

キーワード: サポートベクターマシン|自己組織化マップ|交差検定法|データマイニング|カーネル関数|support vector machine|self-organizing map|cross validation|data mining|kernel function

要約(日本語): サポートベクターマシンは優れた性能を発揮する学習機械として、近年注目を集めているが、パラメータ値の決定方法に関する有効な手法は知られていない。そのため、パラメータ値に関しては交差検定法などを用いて、試行錯誤的に決定する必要がある。本稿では、サポートベクターマシンの性質に着目し、自己組織化マップを用いたパラメータ決定法を提案する。計算機実験の結果、交差検定法よりも短時間で適切なパラメータ値を獲得することができ、提案手法の有効性を確認した。

PDFファイルサイズ: 2,572 Kバイト