| 講演名 | 2017-05-25 スペクトルクラスタリングのための低ランク/スパース分解を用いたグラフ学習 金田 大寿(東京農工大), 小貫 真希(東京農工大), 田中 雄一(東京農工大), |
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| 抄録(和) | スペクトルクラスタリングは，グラフラプラシアンの固有ベクトルを用いてクラスタリングを行う手法である．適切なグラフを利用することにより，スペクトルクラスタリングはk-means 法等の他のクラスタリング手法と比べて優れた結果を示すことが知られている．すなわち，スペクトルクラスタリングの性能はグラフに依存する．本報告では，スペクトルクラスタリングの性能を向上させるため，隣接行列の低ランク/スパース分解によるグラフの作成手法を提案する． |
| 抄録(英) | Spectral clustering is a method of clustering using eigenvectors of graph Laplacian. By using appropriate graphs, it is known that spectral clustering shows superior results compared to other clustering methods such as the k-means method. That is, the performance of spectral clustering strongly depends on the graph. In this report, we propose a method to create a refined graph by low-rank/sparse decomposition of the adjacency matrix in order to improve the performance of spectral clustering. |
| キーワード(和) | グラフ学習 / 低ランク/スパース分解 / ADMM / スペクトルクラスタリング |
| キーワード(英) | Graph learning / low-rank sparse decomposition / ADMM / spectral clustering |
| 資料番号 | SIP2017-10,IE2017-10,PRMU2017-10,MI2017-10 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IE / MI / SIP |
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| 開催期間 | 2017/5/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・ヘルスケアのための生体信号・画像解析と理解 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / 高村 誠之(NTT) / 増谷 佳孝(広島市大) / 中静 真(千葉工大) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / Seishi Takamura(NTT) / Yoshitaka Masutani(Hiroshima City Univ.) / Makoto Nakashizuka(Chiba Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / 浜本 隆之(東京理科大) / 市ヶ谷 敦郎(NHK) / 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) / 奥田 正浩(北九州市大) / 村松 正吾(新潟大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Atsuro Ichigaya(NHK) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) / Masahiro Okuda(Univ. of Kitakyushu) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / 坂東 幸浩(NTT) / 宮田 高道(千葉工大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) / 平林 晃(立命館大) / 宮田 高道(千葉工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Yukihiro Bando(NTT) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidetaka Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) / Akira Hirabayashi(Ritsumeikan Univ.) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 河村 圭(KDDI研) / 高橋 桂太(名大) / 原口 亮(兵庫県立大) / 平野 靖(山口大) / 渡邊 修(拓殖大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Kei Kawamura(KDDI R&D Labs.) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Signal Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スペクトルクラスタリングのための低ランク/スパース分解を用いたグラフ学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Graph Learning for Spectral Clustering using Low-rank and Sparse Decomposition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ学習 / Graph learning |
| キーワード(2)（和/英） | 低ランク/スパース分解 / low-rank sparse decomposition |
| キーワード(3)（和/英） | ADMM / ADMM |
| キーワード(4)（和/英） | スペクトルクラスタリング / spectral clustering |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金田 大寿 / Taiju Kanada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小貫 真希 / Masaki Onuki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田中 雄一 / Yuichi Tanaka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 発表年月日 | 2017-05-25 |
| 資料番号 | SIP2017-10,IE2017-10,PRMU2017-10,MI2017-10 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | SIP-47,IE-48,PRMU-49,MI-50 |
| ページ範囲 | pp.55-60(SIP), pp.55-60(IE), pp.55-60(PRMU), pp.55-60(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |