Online Passive-Aggressive Algorithmを用いたクラスタリング
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概要
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オンライン学習は,逐次取り出したデータに対するパラメータ更新を行うだけでよいため,実行時間やメモリ使用量の観点で効率がよく,特に教師ありのクラス分類問題を解くために広く使われ始めている.本稿では,逐次的に取り出したデータ点に対してのマージンを更新することにより,クラスタリングを行う手法を提案する.この手法は最大マージンクラスタリングの発見的解法に当たる.実験では標準的なデータセットを用いて提案手法の有効性について評価した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-02-25
著者
-
増山 繁
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
山本 悠二
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
増山 繁
豊橋技術科学大学
-
Masuyama S
Toyohashi Univ. Technol. Toyohashi‐shi Jpn
-
山本 悠二
豊橋技術科学大学
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