EigenCoin：Bhattacharyya距離に基づくサーサーン朝コインの分類

Abstract

不均衡なデータベースを用いてパターン認識問題を解くことは、注目を集めるホットトピックであり、研究者をその領域に引き込んでいます。そこで本研究では、ササン朝の硬貨分類への応用として、この問題を取り上げます。本研究の焦点は、分類タスクのためにBhattacharyya距離を用いたEigenCoinマニフォールドを提案することだけでなく、ホリスティック（全体的）アプローチと特徴ベースのアプローチの影響を検証することにもあります。EigenCoinは、主に3つのステップ、すなわちマニフォールド構築、テストデータの写像、分類から構成されます。実施した実験の結果、EigenCoinは他の観測されたアルゴリズムよりも優れており、精度は9.45%から21.75%まで達成しながら、過学習問題を扱う能力も備えていることが示されました。