論文の概要: A Framework for Multi-View Classification of Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01019v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 16:27:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-03 15:10:20.660579
- Title: A Framework for Multi-View Classification of Features
- Title（参考訳）: 特徴のマルチビュー分類のためのフレームワーク
- Authors: Khalil Taheri, Hadi Moradi, Mostafa Tavassolipour
- Abstract要約: データ分類問題の解決では、機能セットが大きすぎると、典型的なアプローチではその問題を解決することができない。
本研究では,人間の複数視点理論における物体認識の問題に触発された,多視点アンサンブル分類のための革新的な枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.660458629649826
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: One of the most important problems in the field of pattern recognition is
data classification. Due to the increasing development of technologies
introduced in the field of data classification, some of the solutions are still
open and need more research. One of the challenging problems in this area is
the curse of dimensionality of the feature set of the data classification
problem. In solving the data classification problems, when the feature set is
too large, typical approaches will not be able to solve the problem. In this
case, an approach can be used to partition the feature set into multiple
feature sub-sets so that the data classification problem is solved for each of
the feature subsets and finally using the ensemble classification, the
classification is applied to the entire feature set. In the above-mentioned
approach, the partitioning of feature set into feature sub-sets is still an
interesting area in the literature of this field. In this research, an
innovative framework for multi-view ensemble classification, inspired by the
problem of object recognition in the multiple views theory of humans, is
proposed. In this method, at first, the collaboration values between the
features is calculated using a criterion called the features collaboration
criterion. Then, the collaboration graph is formed based on the calculated
collaboration values. In the next step, using the community detection method,
graph communities are found. The communities are considered as the problem
views and the different base classifiers are trained for different views using
the views corresponding training data. The multi-view ensemble classifier is
then formed by a combination of base classifiers based on the AdaBoost
algorithm. The simulation results of the proposed method on the real and
synthetic datasets show that the proposed method increases the classification
accuracy.
- Abstract（参考訳）: パターン認識の分野で最も重要な問題の1つは、データ分類である。
データ分類の分野で導入された技術の発展により、いくつかのソリューションはまだオープンであり、さらなる研究が必要である。
この領域における課題の1つは、データ分類問題の特徴集合の次元性の呪いである。
データ分類問題の解決では、機能セットが大きすぎると、典型的なアプローチではその問題を解決することができない。
この場合、特徴集合を複数の特徴部分集合に分割して、各特徴集合に対してデータ分類問題を解決し、最後にアンサンブル分類を用いることで、特徴集合全体に分類を適用することができる。
上述のアプローチでは、特徴集合を特徴部分集合に分割することは、この分野の文献における興味深い分野である。
本研究では,人間の多視点理論における物体認識の問題に触発された,多視点アンサンブル分類のための革新的な枠組みを提案する。
本手法では,まず,特徴の協調基準と呼ばれる基準を用いて,特徴間の協調値を算出する。
そして、算出されたコラボレーション値に基づいてコラボレーショングラフを形成する。
次のステップでは、コミュニティ検出手法を使用して、グラフコミュニティを見つける。
コミュニティは問題ビューと見なされ、異なるベース分類器は対応するトレーニングデータを用いて異なるビューのために訓練される。
マルチビューアンサンブル分類器は、adaboostアルゴリズムに基づくベース分類器の組み合わせによって構成される。
実データと合成データを用いたシミュレーションの結果,提案手法により分類精度が向上した。
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