論文の概要: An Efficient and Adaptive Granular-ball Generation Method in Classification Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04343v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 07:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 14:52:58.925663
• Title: An Efficient and Adaptive Granular-ball Generation Method in Classification Problem
• Title（参考訳）: 分類問題における効率的かつ適応的なグラニュラーボール生成法
• Authors: Shuyin Xia, Xiaochuan Dai, Guoyin Wang, Xinbo Gao, Elisabeth Giem
• Abstract要約: グラニュラーボールコンピューティングは、グラニュラーコンピューティングのための効率的で堅牢でスケーラブルな学習方法である。 本稿では,$k$-meansを置き換えるために,ディビジョンを用いたグラニュラーボール生成を高速化する手法を提案する。 従来の方法と同様の精度を確保しつつ、グラニュラーボール生成の効率を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.02474089703678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Granular-ball computing is an efficient, robust, and scalable learning method for granular computing. The basis of granular-ball computing is the granular-ball generation method. This paper proposes a method for accelerating the granular-ball generation using the division to replace $k$-means. It can greatly improve the efficiency of granular-ball generation while ensuring the accuracy similar to the existing method. Besides, a new adaptive method for the granular-ball generation is proposed by considering granular-ball's overlap eliminating and some other factors. This makes the granular-ball generation process of parameter-free and completely adaptive in the true sense. In addition, this paper first provides the mathematical models for the granular-ball covering. The experimental results on some real data sets demonstrate that the proposed two granular-ball generation methods have similar accuracies with the existing method while adaptiveness or acceleration is realized.
• Abstract（参考訳）: グラニュラーボールコンピューティングは、グラニュラーコンピューティングのための効率的で堅牢でスケーラブルな学習方法である。 粒球計算の基礎は粒球生成法である。 本稿では,$k$-means の代わりにディビジョンを用いた粒状球生成を高速化する方法を提案する。 既存の方法と同様の精度を確保しつつ、粒状球生成の効率を大幅に向上させることができる。 また,粒状球の重なり除去と他の要因を考慮し,粒状球生成の新しい適応法を提案する。 これにより、パラメータフリーで真の意味で完全に適応したグラニュラーボール生成プロセスが実現される。 さらに,本論文ではまず,グラニュラーボール被覆の数学的モデルについて述べる。 実データを用いた実験により,提案する2つの粒状球生成法が,適応性や加速度性を実現しつつ,既存の手法と類似性を持つことを実証した。

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