時系列クラスタリングのためのスパイダーアルゴリズム(機械学習によるバイオデータマインニング)
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概要
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情報技術の急速な発展とインフラ化に伴って、さまざまなソースからの時系列データが大量に蓄積されはじめている。時系列データの適切な解析手法の整備が急務である。従来、時系列のクラスタリングにおける類似性は系列間のユークリッド距離をベースに定義されてきたが、多変数に関する情報が失われる欠点がある。本研究では、時系列クラスタリングのために、クモの生態系にヒントを得た新しいアルゴリズムを提案する。そこでは、生態系を通じたクモの棲み分けによって、時系列データの特徴点を巣の位置として抽出し、それらの特徴点の順序相関に基づいてデータ間の距離を定義しクラスタリングに役立てる。オーストラリアの手話の軌跡データを用いて、分類性能が従来の方法より高いことを実験的に調べた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-08
著者
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