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J-GLOBAL ID：202002262800070855   整理番号：20A0987329

複数のqパラメータを持つTsallisエントロピー最大化ファジィc-means法のパラメータの決定

Determination of Multiple q Parameters for Fuzzy c-means Method Maximized with Tsallis Entropy

著者 (2件)： 岡地涼輔 (岐阜工業高等専門学校専攻科先端融合開発専攻) ,  安田真 (岐阜工業高等専門学校電気情報工学科)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 31  号： 6  ページ： 927-931(J-STAGE)  発行年： 2019年12月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究は,ファジィc平均法にTsallisエントロピー最大化法を適用してアニーリング法と組み合わせた手法を拡張し,Tsallisエントロピーのqパラメータをq_iに複数化して各クラスタに割り当てる手法を対象とする.同手法には,(1)データ分布に応じたq_iの決定方法,(2)q_iの偏りの発生,(3)q_iの適切な更新終了条件,という問題が残されている.そこで,q_iの新たな計算方法と更新の終了条件を提案し,実験によりその効果を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： *クラスタ分析 ,  *エントロピー ,  *ファジィ推論 ,  パラメタリゼーション ,  *最大化問題 ,  割当問題 ,  クラスタ化 ,  確率分布 ,  バイアス ,  評価試験 ,  実証実験
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *ファジィC-Means法

著者キーワード (10件)： ファジィc平均法 ,  Tsallisエントロピー ,  エントロピー最大化 ,  並列化クラスタリング ,  GPU ,  fuzzy c-means ,  Tsallis entropy ,  entropy maximization ,  parallelize clustering ,  GPU

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (6件)：

• [1] R.-P. Li and M. Mukaidono: “A maximum entropy approach to fuzzy clustering,” Proc. of the 4th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems (FUZZ -IEEE/ IFES ’95), pp. 2227-2232, 1995.
• [2] M. Yasuda: “Deterministic annealing approach to fuzzy c-means clustering based on entropy maximization,” Advances in Fuzzy Systems, Vol.2011, 960635, 2011.
• [3] Y. Orito and M. Yasuda: “Multi-q extension of Tsallis entropy based fuzzy c-means clustering,” J. Adv. Comput. Intell. Intell. Inform., Vol.18, No.3, pp. 289-296, 2014.
• [4] Sloan Digital Sky Survey, Data Release 7, 2010: http://classic.sdss.org/dr7/ [Accessed May 14, 2019]
• [5] T. De, D. F. Burnet, and A. K. Chattopadhyay: “Clustering large number of extragalactic spectra of galaxies and quasars through canopies,” Communication in Statistics - Theory and Methods, Vol.45, No.9, pp. 2638-2653, 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： Qパラメータ ,  Tsallisエントロピー ,  最大化 ,  ファジィ ,  パラメータ