大域的クラスタ妥当性指標に基づく距離学習
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概要
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本論文では,クラスタ間の近傍関係も考慮した大域的クラスタ妥当性指標に基づく距離学習法を提案する.提案法は,大域的クラスタ妥当性指標を適合度とした遺伝的アルゴリズム (GA) により,マハラノビス距離に基づく変換行列を学習する.評価実験では,妥当性指標の最適な平滑化半径の決定について示し,続いて距離学習により妥当性指標の値が改善することを確認すると共に,自己組織化マップ (SOM) による可視化を通じて提案法の有効性について考察する.
- 2012-02-23
著者
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