欠損値を含むデータのクラスタリングのためのRandom Forestを用いた類似度算出法(研究速報)
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概要
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本論文では,欠損値を含む多変量データから,クラスタリングのための類似度行列を生成する方法について検討する.ランダムに縮退させた部分完全データ行列を生成し,ランダムフォレストを用いて類似度を算出する操作を繰り返して混合する方法を示す.
- 2014-01-01
著者
-
石田 崇
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
後藤 正幸
早稲田大学創造理工学部経営システム工学科
-
後藤 正幸
早稲田大学
-
真田 祐希
早稲田大学創造理工学部経営システム工学科
-
大井 貴裕
早稲田大学創造理工学部経営システム工学科
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