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J-GLOBAL ID：202002257550024368   整理番号：20A1076561

ブートストラッピングを用いた較正モデルベースの証拠クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Calibrated model-based evidential clustering using bootstrapping

著者 (3件)： Denoeux Thierry (Universite de Technologie de Compiegne, CNRS UMR 7253 Heudiasyc, Compiegne, France) ,  Denoeux Thierry (Shanghai University, UTSEUS, Shanghai, China) ,  Denoeux Thierry (Institut universitaire de France, Paris, France)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 528  ページ： 17-45  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 証拠クラスタリングは,クラスタ-メンバシップ不確実性が証拠的分割を形成するDempster-Shafer質量関数の収集によって表現されるクラスタリングへのアプローチである。本論文では,ブートストラッピング有限混合モデルにより,これらの質量関数を構築することを提案した。第一段階では,すべてのペアワイズ確率(同じクラスに属する任意の二つのオブジェクトに対する確率)に対するブートストラップパーセンタイル信頼区間を計算した。次に,ペアワイズ信念と尤度度が信頼区間の限界を近似するような証拠分割を構築した。この証拠的な分割は,ペアワイズ信頼性区間が真の確率を含むという意味で較正される。すなわち,定義された信頼水準に近い確率を持つ。この周波数特性をシミュレーションにより検証し,この方法の実用的適用性をいくつかの実データセットを用いて実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ブートストラップ ,  信頼性 ,  信頼度 ,  不確実性 ,  周波数特性 ,  教師なし学習 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： Dempster-Shafer理論 ,  *モデルベース ,  尤度 ,  混合モデル ,  質量関数 ,  有限混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 信念関数 ,  Dempster-Shafer理論 ,  証拠理論 ,  再サンプリング ,  教師なし学習 ,  混合モデル

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ブートストラッピング ,  較正 ,  モデルベース ,  証拠 ,  クラスタリング