教師なしクラスタリングによって未知データを階層的に表現する競合モデル
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概要
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未知データから逐次入力されるパターンに対して,教師なしクラスタリングをおこない,未知データに階層的な表現を与えることを目的とする競合モデルを提案する.ここで提案するモデルは,ベイズ決定の識別関数を距離尺度に用いたLBQ(Learning Bayesian Quantization)モデルを多層構造にし,下層から上層に抑制性の結合を取り入れたMLBQ(Multi-layer LBQ)モデルである。本論文では二層MLBQを扱う.第一層で入力データの大まかなクラスタリングを行い,第二層でより細かなクラスタリングを行う.このモデルに対して,2次元の入力パターンの確率密度関数が正規分布の和となる乱数を用いて数値実験を行い,モデルが入力データに自然な階層的表現を与えていることを確認した.
- 電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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