x-means法改良の一提案 : k-means法の逐次繰り返しとクラスターの再併合
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概要
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K-means法の逐次繰り返しとBICによる分割停止基準を用いることで,クラスター数を自動的に決定するアルゴリズムx-means法を改良した.その手続きは,分割順序に起因する好ましくないと考えられる分割クラスターを併合するものである.この併合操作により,さまざまな事例に対して,適当と考えられるクラスター数を得ることのできる事例の数が大幅に増加することが確認された.この方法は,クラスター数未知のときに発見的な方法に拠らずに情報理論的に最適と考えられるクラスター数を求めることができる.その計算量(computational complexity)は標本サイズをN,クラスター数をkとしたとき,ο(N log k)となる.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2006-06-30
著者
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