擬クラス導入による学習ベクトル量子化法の精度向上

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。