Abstract
これまで統計的パターン認識では，あるクラスごとの確率分布に従ってパターンが生成されると考え，学習パターンを用いて真の分布を推定し，認識に利用してきた．しかし実際には使用できる学習パターンは限られており，真の分布を正確に推定することは難しい．このため，パターン空間上で真の分布がどのような構造を持っているかは明らかになっていない．そこで，本研究では820,000個を超える手書き数字パターンを用いて，より真の分布に近いパターン空間を作り，真の分布の様子を明らかにする．本稿では各パターンを頂点とする最小全域木を解析することで，パターン空間が持つ構造を解明する．
| Translated title of the contribution | Analysis of Feature Space using Minimum Spanning Tree |
|---|---|
| Original language | Undefined/Unknown |
| Pages (from-to) | 372-372 |
| Number of pages | 1 |
| Journal | 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 |
| Volume | 2011 |
| Issue number | 0 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 2011 |