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J-GLOBAL ID：202202278448735857   整理番号：22A0884578

ストリームデータの部分空間クラスタリングにシーケンスデータの特徴を反映させた方法の検討

著者 (4件)： 大和田悠生 (早稲田大 基幹理工) ,  堀江光彦 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  笠井裕之 (早稲田大 基幹理工) ,  笠井裕之 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： AVM-116  ページ： Vol.2022-AVM-116,No.13,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月18日 
JST資料番号： U0451A  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,データをいくつかの部分空間に分類する部分空間クラスタリング(SC)が広く利用されている.その中でも,意味のある順序構造をもつシーケンスデータに特化し,その制約を組み込んだ手法が,性能の高さから注目を集めており,その代表例としてOSC(Ordered Subspace Clustering)がある.ただしOSCは,計算量の二次関数的な増大のため,スケーラビリティに限界がある.ここで,データが随時新規に到着し,部分空間の構造が一定でないストリームデータについて考える.ストリーム中の構造の変化に厳密に対応できる手法はこれまでほとんど考案されてこなかったが,StreamSSC(Stream Sparse Subspace Clustering)は,部分空間を代表する集合を抽出し適宜更新することで,前述の課題に対応した.またその過程で,計算量の大幅な削減にも成功している.本稿では,時間情報の制約を考慮することでシーケンスデータに対応することが可能なStreamSSCの拡張手法について検討する.実際には,ストリームデータの多くがシーケンスデータの特徴を持つことを念頭に置いて,ストリームデータの枠組みの中で,OSCによるクラスタリングを考えることで,スケーラビリティの増大を目指す.数値実験から,提案手法が既存のOSCより計算時間の点で優っていることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *データ処理 ,  *クラスタ分析 ,  数列 ,  *順序 ,  計算量 ,  クラスタ化 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  アルゴリズム ,  実験 ,  情報
準シソーラス用語： ストリーム処理 ,  部分空間クラスタリング ,  シーケンス ,  クラスタリング ,  評価実験 ,  時間情報 ,  時間順序

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (11件)：

• E. Elhamifar and R. Vidal. Sparse subspace clustering:algorithm, theory, and applications. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013.
• Ronen Basri and David W Jacobs. Lambertian reflectance and linear subspaces. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 25(2):218-233, 2003.
• Stephen Tierney and Junbin Gao. Subspace clustering for sequential data. 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2014.
• Ken Chen, Yong Tang, Long Wei, Pengfei Wang, Yong Liu, and Zhongming Jin. Sparse subspace clustering for stream data. IEEE Access, 9:57271-57279, 2021.
• Jianbo Shi and Jitendra Malik. Normalized cuts and image segmentation. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 22(8):888-905, 2000.

タイトルに関連する用語 (3件)： ストリームデータ ,  部分空間クラスタリング ,  シーケンス