| 大会名称 |
|---|
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-02-23 |
| セッション番号 |
| N-1 |
| セッション名 |
| 非線形問題 |
| 講演日 |
| 2021/3/11 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 20 |
| 講演番号 |
| N-1-11 |
| タイトル |
| 半教師学習のためのクラスタリング評価指標の考察 |
| 著者名 |
| ◎内山敦博, 神野健哉, |
| キーワード |
| クラスタリング, DBSCAN, 評価指標, DB index, 半教師学習 |
| 抄録 |
| 本研究では機械学習において半教師付き学習に注目し、ラベルなしデータを分類する手法でああるクラスタリングを用いて、半教師付き学習のためのクラスタリング手法を考える。 クラスタリングは教師なし学習であり、その結果を評価する必要があるため、クラスタ内の凝集性とクラスタ間の離散性を評価するDB indexを使用した。Moon datasetsを用いてクラスタリング結果を評価したところ、クラスター数が多いため各クラスターのバラツキが少なくなり、また平均値が小さいため評価値が低くなった。そこで平均値に頼らないmodified-DB indexを用いて再度評価したところ、クラスターの数に伴った評価値を算出することに成功した。今後、半教師学習に適したクラスタリング評価指標を検討することが課題である。 |
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