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Weka分類アルゴリズム 説明
Weka分類アルゴリズムはWekaプラグインです。 Weka分類アルゴリズムは、Weka PlugLinsです。Weka（知識分析のためのワイカト環境）機械学習ワークベンチのための数多くの人工ニューラルネットワーク（AIS）ベースの分類アルゴリズムの実装を提供します。Wekaプラットフォーム選択したアルゴリズムの実装のために選択されました。 Wekaプロジェクトは、このプロジェクトに記載されているアルゴリズムを実行する必要があり、ダウンロードに含まれています。これはオープンソースプロジェクト（GPLの下でリリースされています）では、ソースコードが使用可能です。免疫認識システム（AIRS）・クローン選択アルゴリズム（クロナルグ）・Immunos-81はベクトル量子化を学習しています。アルゴリズムが分類エラーを最小化しようとするコードブックベクトルの数を減らすことを使用してクラスの分布を近似することです。 （SOMアルゴリズムにあるため、LVQに明示的な近所の概念はありません）・1986年にKohonenが提案した。 Lgorithmはニューラルネットワーククラスに関連付けられている。伝播・分類や可視化に適した数のコードブックのベクトルに大きなデータセットを要約または削減することができます・データセット内の機能を一般化することができます。意味のある距離測定値を使用して比較されます・最近傍技術のようなコードブックベクトルの寸法数が制限されません。・入力データの正規化は必須ではありません（正規化は正確性を向上させることがあります。生成されたモデルはincrementallyに更新できますHATは学習ベクトル量子化アルゴリズムのいくつかの欠点です。・すべての属性に対して有用な距離測定値を生成できる必要があります（ユークリッドは通常数値属性に使用されます）・モデル精度はモデルの初期化と学習に大きく依存しています使用されるパラメータ（学習率、トレーニング反復、ETCERA）・精度はトレーニングデータセット内のクラス分布にも依存しており、有用なモデルを構築するためにサンプルの良好な分布が必要です。問題を考えると
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