確率的埋め込み法によるデータクラスタリング
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概要
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確率的近接データ埋め込み法(SPE: Stochastic Proximity Embedding)は与えられたデータ間の類似度をもとにデータクラスタリングを行う手法の一つである.SPEによるデータクラスタリング結果は,与える類似度に大きく依存するため,類似度をどのように定義するのかが非常に重要な問題である.本論文では,繰り返し学習によって自動的に類似度を最適化する方法を提案し,その学習過程をSPEのアルゴリズムに導入することでSPEを拡張する.いくつかのサンプルデータと高次元の実データについてデータクラスタリングを行い,拡張したSPEの有用性を評価する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-25
著者
-
土居 伸二
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
熊谷 貞俊
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
熊谷 貞俊
大阪大学大学院工学研究科
-
熊谷 貞俊
大阪大学工学部電気工学科
-
西川 尚斗
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
土居 伸二
大阪大学工学研究科電気電子情報工学専攻
-
土居 伸二
大阪大学大学院工学研究科
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