量限定子を持つファジィルールの抽出手法の拡張 ー2属性間の全域的な関係の利用ー
書誌事項
- タイトル別名
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- Extension of Extraction Method of Fuzzy Rules with Fuzzy Qualifiers Using Global Associations between Two Attributes
抄録
データから有意義な知識を獲得するデータマイニングの研究が盛んに行われている。我々は、以前、人間が容易に理解ができるようにするために、ファジィ集合とファジィ量限定子により知識を自然言語で表現する方法を提案した。このとき、属性値をファジィ集合で限定して知識を獲得しているため、たとえば「属性 A が大きくなるにつれて全域的に属性 B も大きくなる傾向が強いほとんどすべてのデータはクラス C_1 である」のような属性の全域を対象とした知識の獲得ができていない。そこで、本研究では、まず属性値を属性ごとに平均が 0、標準偏差が 1 になるように正規化した上で極座標で表す。そして、すべての 2 属性間についてデータの偏角をファジィ集合で限定することにより、2 属性間の関係を抽出する。これは、属性値の大きさによらない全域を対象とした知識となっている。この手法の結果を数値実験によって示す。
収録刊行物
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- 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
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日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 23 (0), 835-835, 2007
日本知能情報ファジィ学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282680643303296
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- NII論文ID
- 130004730371
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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
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可