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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

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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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