| 講演名 | 2006-06-15 時系列クラスタリングのためのスパイダーアルゴリズム(機械学習によるバイオデータマインニング) 山村 雅幸, 亀田 祥平, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 情報技術の急速な発展とインフラ化に伴って、さまざまなソースからの時系列データが大量に蓄積されはじめている。時系列データの適切な解析手法の整備が急務である。従来、時系列のクラスタリングにおける類似性は系列間のユークリッド距離をベースに定義されてきたが、多変数に関する情報が失われる欠点がある。本研究では、時系列クラスタリングのために、クモの生態系にヒントを得た新しいアルゴリズムを提案する。そこでは、生態系を通じたクモの棲み分けによって、時系列データの特徴点を巣の位置として抽出し、それらの特徴点の順序相関に基づいてデータ間の距離を定義しクラスタリングに役立てる。オーストラリアの手話の軌跡データを用いて、分類性能が従来の方法より高いことを実験的に調べた。 |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | スパイダーアルゴリズム / ナチュラルコンピューティング / 人工生命 / 時系列 / クラスタリング / データマイニング |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | NC2006-19 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2006/6/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 時系列クラスタリングのためのスパイダーアルゴリズム(機械学習によるバイオデータマインニング) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイダーアルゴリズム |
| キーワード(2)（和/英） | ナチュラルコンピューティング |
| キーワード(3)（和/英） | 人工生命 |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列 |
| キーワード(5)（和/英） | クラスタリング |
| キーワード(6)（和/英） | データマイニング |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山村 雅幸 |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科 |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 亀田 祥平 |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科 |
| 発表年月日 | 2006-06-15 |
| 資料番号 | NC2006-19 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 101 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |