自己組織化特徴マップ上のデータ密度ヒストグラムを用いた教師なしクラスタ分類法
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概要
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Kohonenの自己組織化特徴マップを用いて教師なしクラスタ分類を行う従来の方法の多くは, 既知のクラスタ数にSOMの素子数を一致させる限定方法であるため, クラスタ数が未知の分類には適用できない. また, それと既存のクラスタ分類法との比較が不十分であり, 自己組織化特徴マップを用いることの優位性が明確にされていない. 本論文ではクラスタ数が未知のデータにも適用できるクラスタ分類法を提案している. まずクラスタ数より多い素子数を有する自己組織化特徴マップから, クラスタの集積度を表すヒストグラムを作成する. 次にその山と谷を分割することによってクラスタ数を推定し, かつデータを分類する. いくつかのデータに適用し, k-means法とも比較しながら本手法の有効性を立証している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-25
著者
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寺島 幹彦
オリンパス光学工業株式会社
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山本 公明
オリンパス光学工業
-
白谷 文行
オリンパス光学工業株式会社
-
白谷 文行
オリンパス光学工業株式会社arc 第4研究室
-
山本 公明
オリンパス光学工業(株)
-
山本 公明
オリンパス(株)研究開発本部
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