ランダマイズドクラスタリングアルゴリズムに関する実験結果について
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概要
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クラスタリング問題とは与えられたデータをある評価基準に従いグループに分割する問題で、統計、コンピュータグラフィックス、データベースなど様々な分野に応用されている。与えられるデータの間には何らかの類似度が定義されており、評価基準としては、たとえば距離二乗和最小化といった類似度の高いデータが同じクラスターに分類されるものが使われる。類似度としては大別すると、各データ間の類似度がそれぞれ与えられるものと、各データの類似空間(similarity space)での座標が与えられる幾何的なものに分けられる。後者は問題の持つ幾何構造から導出される制約により、より解きやすい性質を持っていると考えられる。本稿ではd-次元空間上に与えられたn点p_i=(x_i)(i=1,...,n)からなる集合Sの距離二乗和の和最小を評価基準とする幾何的クラスタリング問題についてランダマイズドアルゴリズム(稲葉,加藤,今井)を実装し、以下のような計算機実験を行ない結果および考察を述べる。(1)必要なサンプル数の評価。(2)既存のアルゴリズム(Wanらのアルゴリズム)との比較。(3) k-means局所改良法の初期値としての性能比較。(4)3次元空間への応用である色量子化問題への適用。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-09-13
著者
-
稲葉 真理
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
今井 浩
東京大学理学部情報科学科
-
稲葉 真理
東大
-
加藤 直樹
神戸商科大学管理科学科
-
稲葉 真理
東京大学理学系研究科
-
今井 浩
東京大学理学系研究科情報科学専攻 Erato今井量子計算機構プロジェクト 科学技術振興事業団
-
加藤 直樹
神戸商科大学
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