日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
第25回ファジィ システム シンポジウム
セッションID: 2B3-01
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擬クラス導入による学習ベクトル量子化法の精度向上
*松田 充夫徳高 平蔵大藪 又茂Laaksonen Jorma
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抄録
学習ベクトル量子化法は、データの分類や識別に有効な手法である。 しかし、データ量や分布密度に偏りが有る場合は、その影響を受けやすい。 本発表は、そのような影響を影響するため、擬クラスを導入した場合の効果について論じる。
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© 2009 日本知能情報ファジィ学会
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