講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-03-10 13:20
混合ディリクレ過程モデルを用いたARMAモデルベース時系列クラスタリング ○鷲頭祐樹・末松伸朗・林 朗・岩田一貴(広島市大) NC2009-135 |
抄録 |
(和) |
混合ディリクレ過程(DPM)モデルは,要素モデル数を指定する必要のないノンパラメトリック混合モデリングを可能にする.要素モデル数の指定が必要ないことは,クラスタリングにとって非常に有益であり,DPMモデルは多くのクラスタリング問題へ適用され成功を収めている.共役事前分布が使用される場合には,DPMモデルに対するギブスサンプリング法が確立されているが,ARMAモデルのように共役事前分布を持たない要素モデルの場合には困難に直面する.本論文では,ギブスサンプリングに内在するメトロポリス・ヘイスティングスのマルコフ連鎖を導入することでこの問題に対応し,ARMAモデルベースの時系列クラスタリング法を実現する. |
(英) |
Dirichlet Process Mixture (DPM) models allow nonparametric mixture modeling in which the number of mixture components is not specified. This is quite beneficial for clustering and DPM models have been applied to many clustering applications successfully. Gibbs sampling for DPM models where conjugate priors are used is established. However, when the component models do not have conjugate priors, such as the case of ARMA models, we face some difficulty. In this paper, we cope with the difficulty by introducing underlying Metropolis-Hastings chains and realize an ARMA model based time series clustering via Dirichlet process mixture models. |
キーワード |
(和) |
混合ディリクレ過程モデル / ARMAモデル / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / / / / / |
(英) |
Dirichlet Process Mixture Model / ARMA Model / Markov Chain Monte Carlo / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 461, NC2009-135, pp. 279-284, 2010年3月. |
資料番号 |
NC2009-135 |
発行日 |
2010-03-02 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NC2009-135 |