【24h】

鎖構造抽出に有効な特徴選択法の高速化

机译:加速特征选择方法,对链结构提取有效

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摘要

データ解析やデータマイニングにおいて,データ内に潜む幾何学的構造の同定は重要であり,主要なテーマである.以前我々は,線形構造や2次関数のような関数構造を表すことができる構造として鎖構造を,シンボリックデータ扱うことのできるカルテシアン·システム·モデル(CSM)上に定義した.また,この鎖構造抽出に有効な指標として,最近隣集合における局所単調度(LM),鎖構造度(CL)を定義し,鎖構造抽出に有効な特徴の選択を提案した.本論文では,最近隣集合の性質を基に鎖構造抽出に有効な特徴選択法の高速化を提案する.
机译:在数据分析和数据挖掘中,识别隐藏在数据中的几何结构很重要,并且是一个主要主题。以前,我们将链结构定义为可以表示功能结构的结构,例如可以处理符号数据的笛卡尔系统模型(CSM)上的线性结构或二次函数。我们还将最近邻集中的局部单调性(LM)和链结构(CL)定义为此链结构提取的有效指标,并提出了对链结构提取有效的特征的选择。在本文中,我们提出了一种更快的特征选择方法,该方法可基于最近邻集的属性有效地进行链结构提取。

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