方向選択による人工生物のクラスタリングモデル

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概要

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方向選択による人工生物を用いて、入力データからクラスタ数とクラスタの代表点を推定するアルゴリズムを提案する。人工生物を用いたクラスタリングでは明示的に代表点を示さないため、提案アルゴリズムによる学習後の人工生物の位置からクラスタの代表点を推定する操作を行う。その操作を人工生物同士の距離を測りまとめていく方法、MAX-MIN法、拡散重心探索法で行う。拡散重心探索法は、クラスタの代表点付近から周りに広がるように人工生物を探索していく手法である。数値実験として、既知である入力データを用いて、クラスタ数およびクラスタの代表点を推定することを行った。そして、ある程度の精度で推定できることを確認した。また、提案アルゴリズムによる学習後の人工生物の位置から密度分布関数を用い、クラスタの状態を確認した。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-02-03

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