逐次的ファジークラスタ抽出法とそのノイズに対するロバスト性
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概要
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代表的なファジークラスタリング手法であるC-Meansでは, ある対象の全クラスタへのメンバシップの総和は1であるという制約がある. これは,すべての対象がいずれかのクラスタに属さなくてはならないということを示している. この制約のため, クラスタから遠く孤立しているノイズも, いずれかのクラスタに含められ, クラスタリング結果をゆがめている. 本論文で提案する逐次的フアジークラスタ抽出法では, 互いに距離の小さい対象集合を逐次的に抽出していくため, 孤立したノイズはクラスタに含めずに残すことができ, ノイズに対するロバスト性が高い. また, 本手法は最適化問題に帰着するが, 解析的に大域的最適解が求められるため, C-Meansのように局所解を避けるために何度も試行を重ねる必要がない. 本手法は, ノイズを多く含む図形の抽出問題に特に有効である. ここでは, 直線の抽出実験によって有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
-
池田 克夫
京都大学工学部情報工学教室
-
美濃 導彦
京都大学工学部情報工学教室
-
美濃 導彦
京大
-
池田 克夫
京都大学工学研究科情報工学専攻
-
仙田 修司
京都大学工学部:(現)日本電気(株)情報メディア研究所パタン認識研究部
-
津田 宏治
京都大学工学部
-
津田 宏治
電子技術総合研究所
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