分類問題における新しい機械学習の提案と検証(第一報：モデルの提案)

抄録

分類問題とはデータをそれぞれのカテゴリーに分類する処理であり，パターン認識も含めて，機械学習の重要，且つポピュラーな問題である.分類問題に対する機械学習のアプローチとして，代表ベクトルからのユークリッド距離による分類，ニューラルネットワーク，決定木，ベイジアンネットワーク，クラスタリング，アンサンブル学習などがあげられるが，本論文は，多クラス分類問題を対象に新しい機械学習を提案する事を目的とする.