大会名称 |
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2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
大会コ-ド |
F |
開催年 |
2010 |
発行日 |
2010/8/20 |
セッション番号 |
2E |
セッション名 |
ニューロコンピューティング |
講演日 |
2010/09/07 |
講演場所(会議室等) |
E会場(総合学習プラザ1F 第9講義室) |
講演番号 |
G-004 |
タイトル |
自己組織化マップと情報量規準によるクラスタ数の推定法に関する基礎的研究 |
著者名 |
加藤 聡, 堀内 匡, |
キーワード |
クラスタリング, 自己組織化マップ, 情報量規準 |
抄録 |
自己組織化マップ(SOM)を用いたクラスタリング手法に対して,情報量規準を利用したクラスタ抽出法の導入を提案する.提案手法は,SOMによって得られた初期のクラスタ候補群を,情報量規準に基づく判定手法によって徐々に併合することでクラスタリングを行うものであり,SOMを使用することによって任意形状のクラスタを抽出できることや,情報量規準を用いることによってデータ分布の「クラスタとしてのもっともらしさ」に基づくクラスタ抽出が行えることが特徴である. 情報量規準を利用することのもうひとつの利点は,データ分布の様態を考慮したクラスタ数の推定が可能なことである.本稿では,提案手法における対象データからのクラスタ数推定について,その具体的な方法を検討し,これを種々のデータセットを用いたクラスタリング実験によって検証した結果を報告する. |
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