最良パス探索を用いた凝集型クラスタリングアルゴリズム

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概要

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従来の凝集型クラスタリングでは、クラスの併合の順序により、より適切と思われる分類があるにも関わらず、異なった分類がなされることがあるため、併合の順序という文脈を考慰してクラスタリングする必要がある。また、クラスタリングをする時、外部からアイテム間の類似性の情報などの文脈が与えられた時、その文脈を考慮したクラスタリングを行なう必要がある。本稿では、クラスタリングをクラスの併合の状態の系列ととらえ、併合の状態系列をViterbiアルゴリズムを用いて推定する手法を提案する。本手法では,ある併合のステップで、それまでの併合の系列により尤もらしし併合を割り当てることによって併合の順序の文脈を考慮する。また、状態の連接コストに外部からの文脈を導入することが可能である。
1997-01-20

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