| 大会名称 |
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
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2020
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| 発行日 |
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2020-03-03
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| セッション番号 |
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D-20
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| セッション名 |
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情報論的学習理論と機械学習
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| 講演日 |
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2020/3/18
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| 講演場所(会議室等) |
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総合科学部 K棟３F K311講義室
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| 講演番号 |
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D-20-18
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| タイトル |
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スパース・シンプレックス射影によるWasserstein κ-means法高速化の一検討
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| 著者名 |
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◎福永拓海, 笠井裕之,
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| キーワード |
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ケーミーンズ, わっさーすたいん, スパース, シンレックス
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| 抄録 |
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k-mean法 は広く用いられるクラスタリング法の一つであるが，全サンプルとセントロイド（クラスター中心）との距離計算が毎回の反復で必要なことから，大規模データへの適用は難しい．そこで，当該計算量の削減による高速化手法が多数提案されている．一方，ユークリッド距離以外の距離指標によるクラスタリング性能の向上を目指した手法が多数提案され，その一つとしてWasserstein k-means法の有効性が示されている．しかし本手法では，距離計算において最適化問題を解く必要があることから，k-mean法における前述の問題はより深刻な課題となる．そこで本稿では，Wasserstein k-means法の高速化を目的として，スパース・シンプレックス射影によるWasserstein距離の計算量削減による高速化手法を提案する．
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