最小二乗線形判別のクラス代表として1-of-K符号は万能ではない

関田 巌; 巽 久行

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テクノレポートVol.28 No.1を掲載しました。(2020/12)

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筑波技術大学テクノレポート

Vol.28 No.1

Permalink : http://hdl.handle.net/10460/00002044

最小二乗線形判別のクラス代表として1-of-K符号は万能ではない利用統計を見る

File / Name	License
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アイテムタイプ	紀要論文 / Departmental Bulletin Paper
言語	日本語
キーワード	最小2乗線形判別, 1-of-K 符号, クラス平均, 目的ベクトル
著者	関田巌 / セキタイワオ ( 科研費研究者番号: 40357322 ) 巽久行 / タツミヒサユキ ( 科研費研究者番号: 30188271 )
著者所属	筑波技術大学保健科学部情報システム学科筑波技術大学保健科学部情報システム学科
抄録	最小二乗線形判別法は，線形判別分析法のように固有値問題を解く必要がなく，逆行列問題だけで簡便に求められる利点がある。このとき目的ベクトルとなるクラス代表ベクトルに，1-of-K 符号化が用いられることが多い。しかし，一直線上に3クラス以上が位置するようなデータに対しては，正確な識別を与えないことが知られている。本稿では，クラス代表ベクトルにクラス平均ベクトルを採用すれば，最小二乗線形判別法でも線形判別分析と同様なよい識別結果が得られることを示す。
雑誌名	筑波技術大学テクノレポート
巻	28
号	1
ページ	24 - 28
発行年	2020-12
ISSN	2435-4856
書誌レコードID	AA12123772
著者版フラグ	publisher
タイトルヨミ	サイショウ　ジジョウ　センケイ　ハンベツ　ノ　クラス　ダイヒョウ　トシテ　１－ｏｆ－Ｋ　フゴウ　ワ　バンノウ　デワ　　ナイ
その他のタイトル	1-of-K Coding for Target is Not Almighty in Least-squares Linear Classification
出版者	筑波技術大学学術・社会貢献推進委員会
最初の登録日	2020-12-17

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