- 著者
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岡本 青史
- 雑誌
- 全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.53, pp.185-186, 1996-09-04
最小近傍法は,パターン認識の分野に起源を持つ分類手法であり,機械学習や情報検索等の広い分野に応用されている.最小近傍法は理論的にもよく研究されているが(例えば[1]),最小近傍法の正答率がノイズによってどのような影響を受けるかは明らかになっていない.本論文では,平均的解析の枠組を用いることにより,最小近傍法に対するノイズの影響を解明する.対象とするノイズは,関連属性ノイズ,非関連属性ノイズ,クラスノイズの3つのタイプである.本解析ではまず,既存の平均的解析の枠組を3つのタイプのノイズが扱えるように拡張し,最小近傍法の正答率を理論的に導出する.次に,この導出結果を用いて,各ノイズが最小近傍法の正答率に与える影響を明らかにする.