Skyline-近傍に基づくクラス分類手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19046

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/08/29

タイトル(英語): Classification Based on Skyline Objects : Preliminary Report

著者名: 大久保 好章(北海道大学)

著者名(英語): Yoshiaki OKUBO(Hokkaido University)

キーワード: クラス分類問題|ｋ－近傍法|Ｓｋｙｌｉｎｅ|Ｓｋｙｌｉｎｅ－近傍|Classification Problem|k-NN (Nearest Neighbor) Method|Skyline|Skyline-Neighbors

要約(日本語): k-近傍法の改良と位置付けられる，Skyline-近傍に基づくクラス分類手法について検討する．オブジェクトの Skyline は，その周辺オブジェクトとの境界線となるオブジェクト群から成り，距離に基づく従来の近接関係では捉えることのできない近傍概念である．本稿では，こうしたskyline-近傍に基づいてクラスが未知のオブジェクトの分類を試みる可能性について述べる．

要約(英語): We discuss a method of classification based on skyline objects. Given an object x with unknown class, the skyline of x is defined as a set of objects and provides a boundary between x and its surroundings. Similar to a traditional k-NN method, we can predict a class of x regarding the skyline as neighbors of x. We briefly introduce three types of skylines already proposed and discuss possibility of realizing effective classifications based on them.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 503 Kバイト