雑音にロバストなLazy LearningアルゴリズムBalanced-kNNの提案とその評価
雑音にロバストなLazy LearningアルゴリズムBalanced-kNNの提案とその評価
カテゴリ: 論文誌(論文単位)
グループ名: 【D】産業応用部門
発行日: 2019/02/01
タイトル(英語): Balanced-kNN: A New Lazy Learning Algorithm and its Evaluation
著者名: 長山 格(琉球大学工学部知能情報コース),宮原 彬(琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻),島袋 航一(琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻)
著者名(英語): Itaru Nagayama (Department of Information Engineering,University of the Ryukyus), Akira Miyahara (Graduate School of Engineering, University of the Ryukyus), Koichi Shimabukuro (Graduate School of Engineering, University of the Ryukyus)
キーワード: k近傍法,パターン分類,怠惰学習アルゴリズム,ノイズ重畳,頑健性 K-nearest neighbor,pattern classification,lazy learning algorithm,noise injection,robustness
要約(英語): This paper proposes a new lazy learning algorithm, named balanced-kNN, for high performance robust classification of noisy patterns. K-nearest neighbor (k-NN) is a simple and powerful method with a high accuracy for various real world applications using unbiased datasets. However, noisy datasets are often gathered in real world applications. This paper presents a new robust algorithm, balanced-kNN, and compares the prediction accuracy with some conventional methods by using UCI datasets. The experimental results show that the balanced-kNN algorithm can perform more efficient classification of noisy data than the normal-kNN and weighted-kNN algorithms.
本誌: 電気学会論文誌D(産業応用部門誌) Vol.139 No.2 (2019) 特集:ドローンとロボット組み込み/サスティナブルシステム
本誌掲載ページ: 158-165 p
原稿種別: 論文/日本語
電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/139/2/139_158/_article/-char/ja/
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