類似度行列の固有ベクトルを用いるクラスタ抽出法
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概要
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クラスタ抽出とは,対象の間に類似度が定義されているとき,対象集合から相互の類似度が高い部分集合を抽出することである.本稿では類似度行列の固有ベクトルを用いて解析的にクラスタ抽出を行う方法を提案する.本手法は,対象間の類似度のみを入力としているので,対象が特徴ベクトルの形で表現されている必要はない.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
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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