書誌事項
- タイトル別名
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- KNOWLEDGE DISCOVERY METHOD IN EXPLORATORY DATA ANALYSIS
- チシキ ハッケンホウ ニヨル タンサクテキ データ カイセキ
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説明
帰納的な機械学習の研究から発展してきた知識発見の方法が,最近注目を集めている.この方法は,エキスパートシステムで利用するためのルール獲得を主たる目的として発展してきたが,これをデータ解析の新しい方法論として正しく位置づけることが必要である.本論文では,知識発見法にもとづく2種のソフトウェア(IDISとDatalogic/R)に対して,探索的データ解析の実行におけるそれらの有効性の検証と効率的な利用法の解明を目的とした.例として,少ない説明変数ながら複雑なデータ分布を示す循環器系検診データと,非常に多数の変数により記述される生理活性物質の構造活性相関データを取り上げて解析を行った.その結果,通常の多変量解析法では見逃しがちな局所的なデータ分布の特徴をよく把握できることが判明した.また,効率的に解析を進めるためのパラメータの設定法を明らかにすることができた.
収録刊行物
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- 計算機統計学
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計算機統計学 9 (1), 1-12, 1997
日本計算機統計学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679360354944
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- NII論文ID
- 110001236412
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- NII書誌ID
- AN10195854
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- ISSN
- 21899789
- 09148930
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- NDL書誌ID
- 4265639
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDLサーチ
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
