クラスタリングに対する例からの学習
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概要
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本研究では,分類対象の集合を,「似ている」ものどうしを集めたクラスタなる部分集合に分割するクラスタリングを対象にした「クラスタリングに対する例からの学習」を取り上げ,この学習を行った.クラスタリングは,画像処理の領域分割などの分野で利用されているが,クラスタリングの利用者が望む分割を獲得することが困難であることが多い.そこで,分類対象の集合とその集合の望ましい分割の組である学習事例の集合から,未知の分類対象の集合に対する望ましい分割を獲得するための規準を藤得する学習を新たに考えた.従来の例からの学習と数値分類の手法を組み合わせてこの学習を行い,その結果を評価した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-12
著者
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