Locality-Sensitive Hashingを用いた階層的クラスタ解析手法の高速化
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概要
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階層的クラスタ解析手法は類似度でデータを階層的に分類し、その結果は樹形図で表現することができる。この手法を用いると細かい分類から大まかな分類までクラスタ間の包含関係が理解しやすいが、計算量は大きなものとなるので、高次元・大規模データに対して適用することは難しい。そこで本研究では最近接点の候補を高速に見つけるアルゴリズムであるLocality-SensitiveHashingによって作られるハッシュテーブルを用いて、計算量を減らし高速な近似階層的クラスタリングを実現する。
- 2003-11-06
著者
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
渡辺 俊典
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
菅原 研
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究所情報システム設計学専攻
-
渡辺 俊典
電気通信大学
-
石橋 徹夫
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
古賀 久志
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
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