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J-GLOBAL ID：201002237662598448   整理番号：10A1108874

n方向確率クラスタリングにおけるクラスタ数の検出

Detecting the Number of Clusters in n-Way Probabilistic Clustering

著者 (7件)： HE Zhaoshui (RIKEN Brain Sci. Inst., Saitama, JPN) ,  HE Zhaoshui (South China Univ. Technol., Guangzhou, CHN) ,  CICHOCKI Andrzej (RIKEN Brain Sci. Inst., Saitama, JPN) ,  CICHOCKI Andrzej (System Res. Inst. Polish Acad. Sci.(PAN), Warsaw, POL) ,  CICHOCKI Andrzej (Warsaw Univ. Technol., Warsaw, POL) ,  XIE Shengli (South China Univ. Technol., Guangzhou, CHN) ,  CHOI Kyuwan (ATR Computational Neuroscience Lab., Kyoto, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 32  号： 11  ページ： 2006-2021  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多方向確率クラスタリングへの関心が高まっているが,一般的n方向クラスタリングに対するクラスタ数検出方法はあまり研究されていない。これに対し本論文では,n方向代数理論に基づいて,n方向確率クラスタリングにおけるクラスタ数の検出手法を提案した。ここではまず,n方向確率クラスタリングの問題の定式化を行った後,n方向確率クラスタリングのための確率アフィニティの計算方法を示した。CichockiらによるPARAFAC(並列因子分析)モデルでのコンポーネント数推定によるクラスタ数の検出手法を提示し,その中で,順序付き固有値列におけるギャップ探索によるクラスタ数の検出手法を提示した。さらにクラスタ数検出のためのいくつかの関連手法を取り上げて論じた。評価実験を実施し,人工的データ上での実験結果と,実世界データ上での実験結果を示した。それにより,提案手法の有効性を確認した。

シソーラス用語： *クラスタ分割 ,  確率モデル ,  代数系 ,  親和性 ,  因子分析 ,  並列処理 ,  評価試験 ,  数え上げ理論 ,  主成分分析 ,  超グラフ ,  固有値 ,  モンテカルロ法 ,  *画像処理システム
準シソーラス用語： PARAFAC ,  クラスタ数 ,  *確率クラスタリング ,  *多方向クラスタリング ,  並列因子分析

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率 ,  クラスタリング ,  クラスタ