非対称台形型ファジィ集合を用いた多目的データマイニング

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC5-2

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): Multiobjective Data Mining with Asymmetric Trapezoidal Fuzzy Sets

著者名: 桑島功 (大阪府立大学),能島裕介 (大阪府立大学),石渕久生 (大阪府立大学)

キーワード: 台形型ファジィ集合|進化型多目的最適化|パターン識別|ルール選択|trapezoidal fuzzy set|evolutionary multiobjective optimization|pattern classification|rule selection

要約(日本語): 機械学習やデータマイニングにおいて連続値を持つ数値属性を取り扱う場合,一般に区間に分割し,離散化することが行われる.区間集合では,学習用データを正確に識別できるという利点があるが,過剰適合を起こしやすく未知データに対する汎化能力が低い場合が存在する.そこで本研究では,区間集合のファジィ化を行い,台形型のファジィ集合を生成することで汎化能力の高い識別器の獲得を試みる.また,台形型ファジィ集合の生成においてファジィ化の度合を調整することが識別器の性能に与える影響を調査する.数値実験では,様々なファジィ化の度合いを調査することで,区間集合のファジィ化によって識別器の汎化能力が向上することを示す.

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