論理簡単化を応用した決定ルール発見に関する研究

应用逻辑简化的决策规则发现研究

基本信息

批准号：
16700214
负责人：
高木昇
金额：
$ 0.38万
依托单位：
Toyama Prefectural University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,論理簡単化技術を応用したデータベースからの知識発見に関する研究を行った.決定木やラフ集合によるデータマイニングと同様,本研究で取り扱った論理簡単化に基礎を置くデータマイニングも,if-then形式の決定ルールにより知識が発見される.このため,回帰分析等の多変量統計解析などと比較して,その可読性は極めて高いことが特徴である.この特徴が主な理由によって,近年では感性工学の分野で,決定ルールによるデータマイニング技法は活発に応用されている.まず,本研究ではESPRESSO-IIと呼ばれる論理簡単化アルゴリズムを参考に,決定ルール発見システムを開発・改良し,コンピュータによる比較実験を行い,本システムの有効性を確認した.比較実験の内容は以下の通りである.比較アルゴリズムは2つ選択した.一つは決定木発見アルゴリズムのC4.5,他の一つはラフ集合によるアルゴリズムであるRSESである.また,ベンチマーク・データとしては,UCI Machine Learning Data Repositoryより,Balance-scale, Car, Nurseryの3種類を選択した.実験結果の詳細は省略するが,概ねいずれの場合においても,発見された決定ルール数および処理時間(CUP時間)は,本システムが他の2つのシステムより優れており,本システムの有効性が確認できた.決定ルールは,同一カテゴリに属するサンプルが分布する領域を直接指定する.従って,決定ルールはパターン認識への応用が可能である.本研究では,決定ルールのパターン認識への応用可能性も模索した.具体的には,オフライン手書き文字認識への応用を試み,決定ルールに基づく識別システムを施策し,手書き文字のベンチマーク・データであるETL8を用いて,本システムの識別能力の計算機実験を行い,本手法の有効性が検証できた.

在本研究中，我们对应用逻辑简化技术的数据库知识发现进行了研究。与使用决策树和粗糙集的数据挖掘类似，我们在本研究中讨论的基于逻辑简化的数据挖掘也使用如果使用发现知识-then 格式的决策规则。因此，与回归分析等多元统计分析相比，其可读性极高。这一特性是感性工学领域中使用决策规则进行数据最小化的主要原因首先，在本研究中，我们使用逻辑简化算法开发并改进了决策规则发现系统ESPRESSO-II，并使用计算机进行了对比实验来评估该系统的有效性，对比实验的内容如下。选择了两种算法进行比较，一种是C4.5，它是一种决策树发现算法，另一种是RSES，它是一种使用粗糙集的算法，同时作为基准数据的是UCI。从机器学习数据存储库、天平秤、汽车、选择了三种类型的 Nursery。实验结果的细节被省略，但总的来说，在每种情况下，发现的决策规则数量和处理时间（CUP 时间）表明我们的系统优于其他两个系统。验证了该系统的有效性。决策规则直接指定了属于同一类别的样本分布的区域。因此，决策规则在本研究中，我们还探索了将决策规则应用于模式识别的可能性。具体来说，我们尝试将其应用于离线手写字符识别，并开发了基于决策规则的识别系统。利用ETL8作为手写字符的基准数据，通过计算机实验测试了该系统的判别能力，验证了该方法的有效性。