変分ベイズ法による混合指数型分布を用いたクラスタリング法(一般(ベイズ法など),脳インタフェースの技術と応用,一般)
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概要
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バイナリや整数型といった特定のデータの型に応じて適切な距離尺度を用いたクラスタリングを行うために,二項分布やポアソン分布などの指数型分布族の混合モデルが用いられている.混合指数型分布の変分ベイズ推定については,一般的な枠組みで学習アルゴリズムの外枠が導出されているが,二項分布やポアソン分布などの個々の場合についてアルゴリズムを導出するには固有の積分計算を必要とする.ここでは代表的な指数型分布について変分ベイズ法による学習アルゴリズムを導出し,特定のデータの型に対応したクラスタリング法を構成する.
- 2007-10-11
著者
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所
-
岡田 真人
東京大学新領域創成科学研究科
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所
-
渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:(現)奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
渡辺 一帆
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
岡田 真人
東京大学・新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
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