構造類似度による特徴選択法の研究

摘要

本研究では、データ内に存在する"線形·非線形な構造"や"複数の群からなる構造"の発見に有効な特徴の選択法を提案する．提案手法では、2つの特徴組間におけるサンプル対の"サンプル含有率"ISを、量質混在の記述を許すカルテシアン·システム·モデル上に定義する．次に、そのISをもとに特徴組間の"構造類似度"SSを定義する．この構造類似度SSは、線形構造以外に非線形構造やサンプルが複数の群を形成するような構造においても特徴の類似性を見ることができる．このSSを基に特徴クラスタリングを行い、その結果から構造の発見に有効な特徴を選択する．また、提案手法を2つの人工データと、1つの実データに適用し、その有効性を示す．