ファジィK-平均法の論文分類支援への応用(セッション4)

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概要

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本研究では,教師信号を持たない非階層的分類手法であるファジィK-平均法についてのある種の改良手法と実データのクラスタリングへの応用例を提示する.ファジィK-平均法ではクラスタへの帰属度を距離による確率で表す.データ間の距離としてマハラノビス距離を採用することにより,混合分布問題のパラメータを推定を行うことも可能になる.しかし,データ数の増大と共に局所解に陥りやすいため.ファジィ度を制御するパラメータλを導入し,アニーリングを行うことで改善を試みる.また,混合分布問題においてよく用いられるEMアルゴリズムとの比較を行い,その有効性について検証する.実データへの応用としては,論文のアブストラクトの専門用語から特徴つけられた多次元ベクトルをPCAにより2次元に縮約したデータを用い,クラスタリングを施すことにより,興味の対象であるクラスタの抽出が可能であるかを調べる.
一般社団法人情報処理学会の論文
2006-12-21

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