JP2009545049A - サポート・ベクタ・マシンおよび変数選択を使用する分類 - Google Patents
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Abstract
Description
P=P−mean(P) (5)
X=X−mean(X) (6)
次に、ベクタPは、スケーリングされる。
P=P/norm(P) (7)
1.正規化された変数の全体のセットを構築する。
2.次に、(3)にしたがってデータをスケーリングする。
3.SVMを変数の全体のセットを用いてトレーニングする。SVMは、識別ベクタW1を構築するために使用されるサポート・ベクタを戻す。
4.W1に全てのデータを投影する。P=X*W1
5.(5)にしたがってベクタPを中心に集める。
6.その基準を使用してベクタPをスケーリングする。P=P/norm(P)
7.(6)にしたがってXをスケーリングする。
8.選択を初期化する。R={1・・・N}、S={}
9.選択された変数の数または適合性が、所定値に到達するまで、以下を繰り返す。
a)Rにおける全ての残る変数について、変数jの適合性基準
c)変数bestを、選択された変数のセットに追加する。S=S∪{best}
d)変数の残るリストから変数bestを除去する。R={1・・・、best−1、best+1、・・・N}
10.選択された変数を有するSVMを維持し、最終識別機としてW2=SVs2t*Alpha2によって与えられる識別軸W2を維持する。SVs2およびAlpha2は、サポート・ベクタおよびSVMの第2のランのラグランジェ乗算器である。
Claims (36)
- アイテムの特徴についての複数の変数を使用して、前記アイテムを分類するための分類機を得る方法であって、前記分類機における使用のために前記変数の代表的なサブセットを決定することを含む方法。
- 第1のセットの変数の代表的なサブセットを決定するために、第1の分類機および第1のセットの変数を使用することを含む請求項1に記載の方法。
- 前記代表的なサブセットを決定するために、前記第1の分類機としてSVM分類機を使用することを含む請求項2に記載の方法。
- 適合性基準を使用して前記変数のサブセットを選択することを含む請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記適合性基準が、前記第1のSVM分類機の識別軸上への入力データの投影に基づく請求項3に従属する請求項4に記載の方法。
- 前記適合性基準が、変数の相関に基づく請求項4または5に記載の方法。
- 前記適合性基準が、本明細書の前文で規定された式(8)に基づく請求項4乃至6のいずれか1項に記載の方法。
- 変数のサブセットを選択するステップは、変数の第1のサブセットを選択することと、前記変数のサブセットを増大または低減することとを含む請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法。
- 適合性基準を使用して各サブセットを評価することを含む請求項8に記載の方法。
- 変数の事前決定された数および/または事前決定された適合性レベルが到達されるまで、前記サブセットを増大または低減することを含む請求項8または9に記載の方法。
- 入力データをスケーリングすることを含む請求項1乃至11のいずれか1項に記載の方法。
- スケーリングが、入力データのサブセットに基づく請求項12に記載の方法。
- 前記スケーリングが、基準クラスに関する入力データに基づく請求項13に記載の方法。
- スケーリングが、平均および標準偏差に基づく請求項14に記載の方法。
- スケーリングが、前記平均を減算することと、前記標準偏差によって除算することとを含む請求項14に記載の方法。
- 前記スケーリングされたデータの絶対値をとることを含む請求項12乃至16のいずれか1項に記載の方法。
- 正規化された変数の全体のセットを構築するステップと、(3)にしたがって前記データをスケーリングするステップと、SVM分類機を実質的に前記変数の全体のセットを用いてトレーニングするステップと、識別ベクタW1を構築するステップと、P=X*W1であるようにW1に全ての前記データを実質的に投影するステップと、(5)にしたがって前記ベクタPを中心に集めるステップと、P=P/norm(P)であるようにその基準を使用して前記ベクタPをスケーリングするステップと、(6)にしたがってXをスケーリングするステップと、前記変数を初期化するR={1・・・N}、S={}ステップと、シーケンスを、前記選択された変数の数または前記適合性が、所定値に到達するまで、
a)Rにおける全ての残る変数について、変数jの適合性基準
c)変数bestを、選択された変数の前記セットS=S∪{best}に追加し、
d)変数の残るリストR={1・・・、best−1、best+1、・・・N}から変数bestを除去することを繰り返し、
選択された変数を有する前記SVMを維持し、最終識別機としてW2=SVs2t*Alpha2によって与えられる前記識別軸W2を維持するステップとを含み、ここで、SVs2およびAlpha2は、前記サポート・ベクタおよびSVMの第2のランのラグランジェ乗算器である請求項1乃至17のいずれか1項に記載の方法。 - 通貨のアイテムを分類するための請求項1乃至18のいずれか1項に記載の方法。
- 命名の1つのビルウエイである基準クラスと、同一の命名の少なくとも3つの他のビルウエイを含む第2のクラスとの間で紙幣を分類するための請求項19に記載の方法。
- 前記第2のクラスが、複数の他の命名をさらに含む請求項20に記載の方法。
- 第1の命名のコインである基準クラスと、他の命名の少なくとも1つのコインである第2のクラスとの間でコインをさらに分類するための請求項19に記載の方法。
- 請求項1乃至22のいずれか1項に記載の方法を使用して得られた分類機を使用する通貨のアイテムを試験する方法。
- 前記通貨アイテムが、前記分類機を得るために使用される前記データ・セットとは異なる請求項2に記載の方法。
- 前記通貨アイテムを測定することと、前記選択された変数についてのデータを抽出することと、スカラー値を得るために前記選択された変数および前記分類機について前記データを使用することとを含む請求項24または25に記載の方法。
- 前記スカラー値を得るために、前記選択された変数についてのデータを識別軸上に投影することを含む請求項25に記載の方法。
- 前記スカラー値を閾値と比較することを含む請求項25または26に記載の方法。
- 前記スカラーが前記閾値より上か下かに応じて、前記通貨アイテムを受け入れまたは除去することを含む請求項27に記載の方法。
- 前記スカラー値を2つの閾値と比較することを含む請求項25または26に記載の方法。
- 前記スカラーが前記閾値間にあるなら前記通貨アイテムを受け入れることと、そうでなければ前記通貨アイテムを除去することとを含む請求項29に記載の方法。
- 鑑別機において、請求項1乃至22のいずれか1項に記載の方法を使用して得られた前記分類機の表示を格納することを含む通貨鑑別機を製造する方法。
- 前記分類関数および前記変数のサブセットの表示を格納することを含む請求項31に記載の方法。
- サポート・ベクタおよび識別軸を表す1つ以上のファクタ、および前記変数のサブセットを格納することを含む請求項31に記載の方法。
- 請求項1乃至22のいずれか1項に記載の方法を実行するためのコンピュータ・プログラム。
- 請求項1乃至22のいずれか1項に記載の方法を使用して得られたSVM分類機の表示を格納する通貨鑑別機。
- 請求項1乃至30のいずれか1項に記載の方法を実行する装置。
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