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  • G06F18/00
    		•  パターン認識［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/10
    		•  ・前処理；データクレンジング［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/15
    		•  ・・統計的前処理，例．正規化技術または欠損データの補完技術［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/20
    		•  ・分析［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/21
    		•  ・・認識システムまたは認識技術の設計またはセットアップ；特徴空間における特徴抽出；ブラインド信号源分離［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/211
    		•  ・・・特徴集合のうち最も重要な部分集合の選択［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2111
    		•  ・・・・進化的計算技術を用いるもの，例．遺伝的アルゴリズム［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2113
    		•  ・・・・特徴集合のランク付けまたはフィルタリングによるもの，例．分散の尺度または特徴の相互相関の尺度を用いるもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2115
    		•  ・・・・最適化基準により異なる部分集合を評価するもの，例．変数増加法または変数減少法［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/213
    		•  ・・・特徴抽出，例．特徴空間の変換によるもの；要約；マッピング，例．部分空間法［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2131
    		•  ・・・・変換領域の処理に基づくもの，例．ウェーブレット変換［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2132
    		•  ・・・・判別基準に基づくもの，例．判別分析［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2133
    		•  ・・・・自然性基準に基づくもの，例．非負値行列因子分解または負の相関を用いるもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2134
    		•  ・・・・分離性基準に基づくもの，例．独立成分分析［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2135
    		•  ・・・・近似性基準に基づくもの，例．主成分分析［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2136
    		•  ・・・・疎性基準に基づくもの，例．過完備基底を用いるもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2137
    		•  ・・・・位相保持基準に基づくもの，例．多次元スケーリングまたは自己組織化マップ［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/214
    		•  ・・・訓練パターンの生成；ブートストラップ法，例．バギングまたはブースティング［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/22
    		•  ・・マッチング基準，例．近接度［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/23
    		•  ・・クラスタリング技術［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/231
    		•  ・・・階層的技術，すなわちデンドログラムを得るためのパターン集合の分割または結合［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/232
    		•  ・・・非階層的技術［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2321
    		•  ・・・・統計または関数最適化を用いるもの，例．確率密度関数のモデリング［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/23211
    		•  ・・・・・クラスタ数が適応的なもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/23213
    		•  ・・・・・クラスタ数が一定のもの，例．Ｋ平均法［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2323
    		•  ・・・・グラフ理論に基づくもの，例．　最小全域木［ＭＳＴ］またはグラフカット［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2325
    		•  ・・・・ベクトル量子化を用いるもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2337
    		•  ・・・・ファジー論理，すなわちファジークラスタリングを用いるもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/24
    		•  ・・分類技術［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/241
    		•  ・・・分類モデルに関するもの，例．パラメトリック法またはノンパラメトリック法［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2411
    		•  ・・・・決定面との近接性に基づくもの，例．サポートベクターマシン［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2413
    		•  ・・・・訓練パターンまたは参照パターンとの距離に基づくもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2415
    		•  ・・・・パラメトリックモデルまたは確率モデルに基づくもの，例．尤度比または　他人受入率対本人拒否率に基づくもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/243
    		•  ・・・クラス数に関するもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2431
    		•  ・・・・多クラス［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2433
    		•  ・・・・単一クラスの観点，例．一対多分類；新規性検知；異常検知［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/245
    		•  ・・・決定面に関するもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2451
    		•  ・・・・線形のもの，例．超平面［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/2453
    		•  ・・・・非線形のもの，例．多項式識別器［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/25
    		•  ・・融合技術［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/26
    		•  ・・頻出パターンを発見するもの［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/27
    		•  ・・回帰，例．線形回帰またはロジスティック回帰［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/28
    		•  ・・代表的な参照パターンを決定するもの，例．平均または歪みによるもの；辞書の生成［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/30
    		•  ・後処理［２０２３．０１］ HB CC 5B278
  • G06F18/40
    		•  ・パターン認識に特に適したソフトウエアの構成，例．そのためのユーザインタフェースまたはツールボックス［２０２３．０１］ HB CC 5B278
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