カーネル法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2024/06/16 16:11 UTC 版)
機械学習および データマイニング |
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Category:データマイニング |
カーネル法(カーネルほう、英: kernel method)はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。
パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、主成分、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の特徴空間上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像(特徴写像)によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ(一般に非線形写像が使われる)、それに対応してデータの多様な構造を見いだすことができる。
カーネル関数
カーネル法の名前はカーネル関数を使うことに由来する[1][2]。カーネル関数は、特徴空間中のデータの座標の明示的な計算を経由せずに、特徴空間における内積をデータから直接計算する手段を与える。内積を評価するためにカーネル関数を使うと、明示的な座標の計算を経るよりもしばしば計算量が少なくて済む。
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