| 演題番号 | 2E2-4 |
|---|---|
| 題目 | クラス確率密度の高速な推定による近似kNN識別 |
| 著者 | 小林 卓夫(東京農工大学工学部) 清水 郁子(東京農工大学工学部) |
| 時間 | 06月10日(Thu) 11:35〜11:55 |
| 概要 | kNN法は古典的であるが強力な手法であり，弱点である識別時間の高速化については多くの研究がある．本稿では，特徴空間におけるランダムな領域分割を利用して未知入力の近傍におけるクラスの確率密度を高速に推定する新しい方法を提案し，それによりkNN識別を精度良く近似できることを実験により示す．さらに本手法は学習サンプル数に対して線形時間の学習・定数時間の識別となることを示す． |
| 論文 | PDFファイル |