大域的クラスタ妥当性指標に基づく距離学習における適応度景観の可視化
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概要
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本研究は,クラスタ間の近傍関係を考慮した大域的クラスタ妥当性指標に基づく距離学習において,問題の特性を明らかにする試みである.様々な進化アルゴリズムを距離学習に適用した結果,自己適応型差分進化 (jDE) が比較的品質の良い解を発見できたものの,遺伝的アルゴリズム (GA) や共分散行列適応進化戦略 (CMA-ES) ではランダム探索と比較して良好な解を得ることができなかった.この原因を探り,より効率的なアルゴリズムを模索するために,本研究では距離学習問題の適応度景観を観察することで問題の性質を調べる.実験により距離学習問題は,局所的な激しい起伏を含み,かつ大域的な傾向も極めて弱いものの,最良解近辺では凸状の傾向が見られることを確認した.
- 2013-09-19
著者
-
小野 智司
鹿児島大学工学部
-
福井 健一
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
福井 健一
大阪大学産業科学研究所
-
沼尾 正行
大阪大学産業科学研究所
-
中山 茂
鹿児島大学
-
小野 智司
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
小野 智司
鹿児島大学理工学研究科
-
小野 智司
鹿児島大学
-
小野 智司
現在,鹿児島大学理工学研究科情報生体システム工学専攻
-
女鹿野 大志
鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻
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