緩和反復法に基づくロバストファジークラスタリング
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概要
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逐次クラスタ抽出法で概略のクラスタを抽出し, その後非階層的な手法で調整するというファジークラスタリング法を提案する.ファジークラスタリングを最適化問題として定式化して緩和反復法で解く.まず最初に主要クラスタから逐次に抽出し, データの総抽出度に基づいてクラスタ数を決定する.この逐次抽出でも近似的なクラスタが得られるが, 更に反復修正により局所最適解に収束させる.応用例の1つとして, 画像をクラスタリングして混合分布で表し, 分布間変換距離で画像間類似度を評価する画像検索法を提案し, フィルタリングによって検索時間が短縮されることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-09
著者
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