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(2)
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概要
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我々は、これまでに自己組織化特徴マップ(以下SOMと略記する)からデータ密度を考慮したヒストグラムを作成し、教師なしクラスタ分類を効果的に行うことのできる手法を考案した。そして、その適用の第一段階として特徴ベクトルが比較的低次元でクラスタ形状がほぼ対称な場合に対し、良好な結果を得てきた。今回、特徴ベクトルが比較的高次元で、クラスタ形状も複雑になる距離画像の領域分割に対し、本手法を適用した。そして、教師なし分類法としてよく知られているK-means法と比較した結果、高次元で分類が比較的困難なデータに対しても有効であることを確認したので報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
-
寺島 幹彦
オリンパス光学工業株式会社
-
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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