オートクラスの オートクラスは、データ内のクラスの自動検出の問題を解決します。
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オートクラスの 説明

AutoClassはデータ内のクラスの自動検出の問題を解決します。 AutoClassは、ラベル付き例からのクラス記述の生成とは異なり、データ内のデータ内のクラスの自動検出（クラスタリングまたは専用ラーニングとも呼ばれます）の問題を解決します（教師付き学習と呼ばれます）。 AutoClassプロジェクトは、他のものを参照せずに、一連の属性によって記述できるものの観察に適用されます。各属性に対応するデータ値は、数字または固定されたシンボルの要素であることに制限されている。数値データでは、測定誤差を提供しなければなりません。アミス研究センターのベイズグループは、さまざまな種類の一般データ分析技術の基本理論と関連するアルゴリズムを開発しました。私たちの最も初期の努力は、データの自動分類の問題に適用されました。オートクラスシリーズのプログラムでこの理論を実装しました。 AutoClass Real属性と離散値属性の組み合わせによって記述されたケースのデータベースを取り、そのデータ内の自然クラスを自動的に見つけます。それは、存在するクラスまたはそれらがどのように見えるかを言う必要はありません - データ自体からこの情報を抽出します。クラスは確率的に説明されているので、オブジェクトは異なるクラスで部分的なメンバーシップを持つことができます。定義は重複する可能性があります。 AutoClass検索の最後に見つかったクラスにレポートを生成します。 AutoClassは、NASA内および業界、学界、およびその他の機関の両方で、多くのデータセットで使用およびテストされています。これらのアプリケーションは通常、ユーザーに知られていないデータ内のパターンを示す驚くべき分類を見つける。例としては、IRAS低解像度のスペクトルカタログにおける赤外線星の新しいクラスの発見（以下の図を参照）（詳細についてはここに参照）、すべての米国空港のデータベース内の空港の新しいクラス、のクラスの発見DNA /タンパク質配列データなどのタンパク質、イントロンおよび他のパターンなど。

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