カーネル判別分析に基づいたファジィパターン認識

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-4

グループ名: 【C】平成19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: 2007/09/04

タイトル(英語): Fuzzy Classification Based on Kernel Discriminant Analysis

著者名: 細川 良太(神戸大学),阿部 重夫(神戸大学)

著者名(英語): Ryota Hosokawa(Kobe University),Shigeo Abe(Kobe University)

キーワード: パターン認識|ファジィ識別器|サポートベクトルマシン|カーネル判別分析|カーネルトリックメンバーシップ関数|Pattern recognition|Fuzzy classifiers|Support vector machines|Kernel discriminant analysis|Kernel trickMembership functions

要約(日本語): 本論文では,カーネル判別分析（KDA）に基づいたファジィ識別器の構成法を提案する.提案する手法では,まず与えられる2クラスの教師データに対してKDAを行い,2クラスの分離を最も顕著に示す1次元成分を獲得する.こうして得られた1次元空間上で,各クラスに対してメンバーシップ関数を定義し,これらを線形サポートベクトルマシンと同様の学習法に基づいてチューニングすることで最適な識別規則を構成する.2クラス問題に対するシミュレーション実験を行い,提案手法の性能がサポートベクトルマシンと同等であること,また提案手法の識別器の振る舞いの解析が容易に行えることを示す.

PDFファイルサイズ: 3,645 Kバイト