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J-GLOBAL ID：202002231776023601   整理番号：20A1701915

クラスタアンサンブルを利用したGNMFに基づくクラスタリングの性能評価

Performance Evaluation of GNMF-based Clustering Using Cluster Ensembles

著者 (3件)： 佐野雄大 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  右田剛史 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  高橋規一 (岡山大 大学院自然科学研究科)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.4J2-GS-2-02 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,大規模高次元データに対するクラスタリング手法として,グラフ正則化非負値行列因子分解(GNMF:Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization)に基づくクラスタリングが注目されている.GNMFは多様体学習のアイデアをNMFに適用したものであり,実世界のデータに適した次元削減が可能である.しかし,GNMFの目的関数値とクラスタリング性能の間には隔たりが存在し,それ故に目的関数の最小化によって必ずしも高性能なクラスタリング結果が得られるとは限らない.さらに,多くの論文で詳細には考察されていないが,クラスタリング結果が初期値に依存する問題もある.本稿では,これらの問題を解決するための方法として,クラスタアンサンブルを利用したGNMFに基づくクラスタリング手法を提案する.また,提案手法によって高性能なクラスタリング結果が安定的に得られることを実験的に示す.(著者抄録)

シソーラス用語： クラスタ ,  *アルゴリズム ,  因数分解 ,  正則化 ,  クラスタ化 ,  性能評価 ,  グラフ ,  目的関数
準シソーラス用語： *クラスタアンサンブル ,  非負行列因子分解 ,  クラスタリング

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタアンサンブル ,  クラスタリング ,  性能評価