Support Vector Machine and other classifier Tool
Processing言語版は、
こちら
を参照してください。
このツールによって,視覚的にそれぞれの分類器の特徴をある程度理解できます.Javaによるデータマイニングツール
weka
を使用して作成しました.
(作成した時点では,wekaのSVM(SMO)の実装は多項式カーネルであったのを,ガウシアンカーネルに書き換えています)
使い方は,アプレット上部の「このメッセージが・・・」と書かれている場所で,右クリックと左クリックをして,青や赤のボールを作ってください.
ある程度作成したら,アプレット下部の「lean」をクリックします.青玉と赤玉を分類する線が表示されます.分類に失敗した球にはバツ印が付きます.
各classifier(タブ)の説明
SVM
Support Vector Machine classifier
C parameter: slack variableの重み
NeuralNetwork
Neural Network classifier
N.H parameter: Number of hidden units(隠れ層のニューロ数) Attr:入力の属性数, C:クラスラベル数, n:隠れ層なし
C.T parameter: Count of training(学習回数)
NaiveBayes
NaiveBayes classifier
パラメータはなし
C4.5
C4.5 (J48 in weka) classifier
パラメータはなし
KernelDensity
KernelDensity classifier
パラメータはなし
K*
K* classifier
パラメータはなし
AdaBoostM1
AdaBoostM1 (Meta) classifier
inner class: base classifier
Bagging
Bagging (Meta) classifier
inner class: base classifier
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