[2G4-GS-2] 機械学習：パターン抽出

[2G4-GS-2-04] 統計的に特徴的な背景を持つアイテムセットを発見するための進化計算方法

〇嶋田 香¹、松野 省吾¹、荒平 高章² (1. 群馬大学、2. 九州情報大学)

キーワード：データマイニング、進化計算

頻出アイテムセットを取得することなく、統計的特性を背景にもつ属性の組み合わせを発見する方法を世代継続的に成果を蓄積していくことを特徴とする進化計算を用いて提案する。この方法は、説明変数となる多数の属性と統計的特性の注目対象となる２つの連続変数からなるデータベースから、２つの連続変数の間に高い相関がみられるような属性の組合せを直接に発見する。提案手法は、大規模データからの統計的背景を有する小集団の発見を実現しようとするものであるが、頻出アイテム集合の概念の拡張、アソシエーションルール表現の一般化の基礎となるものである。