クラスタリング結果の特徴抽出を用いる高次元データの対話的クラスタリング

概要

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クラスタリング手法によって抽出されたクラスタがユーザにとって役立つ結果であるかどうかを判断することは難しい問題である.我々はユーザの要求に近いクラスタを対話的に導くことを目標とした対話的クラスタリング手法(ICM: Interactive Clustering Method)とその構成要素である特徴抽出手法(FEM: Feature Extraction Method)および選択指標関数(IF: Indicator Function)を提案する.対話的クラスタリング手法は,ユーザが自身の要求に応じたクラスタリング結果を出力するための手法であり,クラスタリング手法の入力パラメータ設定を支援することを目標とする.特徴抽出手法はクラスタ集合から,各属性に関して特異な分布を持つクラスタを特徴として抽出する手法であり,得られた特徴をユーザに提示する.選択指標関数は特徴抽出手法により得られた特徴を入力して,2つのクラスタリング結果において,どちらが自然なクラスタリング結果であるかを示す関数である.本稿では,ユーザが対話的クラスタリングによって提供される情報を基に自身の要求に応じたクラスタリング結果を得ようとする過程を示すことで対話的クラスタリング手法の有効性を示す.
一般社団法人情報処理学会の論文
2006-12-15