教師なしクラスタリングを行う競合モデル
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概要
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確率分布が未知であるパターン集合から逐次入力されるパターンに対して,教師なしクラスタリングを行い,各クラスタの代表パターンを推定することを目的とする競合モデルを提案する.ここで提案するモデルは,学習ベクトル量子化(LVQ)とMAX-MIN距離法を組み合わせたLVQ+MMモデル,学習結果が明示的に代表パターンを示すようにLVQの距離尺度を拡張したLBVQ(Learning Biased VQ)モデル,ベイズ決定の識別関数を学習の距離尺度に用いたLBQ(Learning Bayesian Quantization)モデルの3つである.これらのモデルに対して,2次元の入力パターンの確率密度関数が正規分布の和となる乱数を用いて数値実験を行い,LBQモデルはLVQ+MMモデルを用いた場合と比較して,精度良く代表パターンとクラスタ発生頻度を推定できることを確認した.LVQの一般化と位置づけられるLBQモデルは,学習が進むに従ってモデルから決定したクラスタ境界面が近似的にベイズ決定境界となる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-27
著者
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