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J-GLOBAL ID：202202279474530705   整理番号：22A0157279

ラベル制約付きDirichletプロセス混合モデルによるクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Clustering with label constrained Dirichlet process mixture model

著者 (4件)： Burhanuddin Nurul Afiqah (Department of Mathematical Science, Faculty of Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 UKM Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Burhanuddin Nurul Afiqah (Institute for Mathematical Research, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Adam Mohd Bakri (Institute for Mathematical Research, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Ibrahim Kamarulzaman (Department of Mathematical Science, Faculty of Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 UKM Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 107  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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： 本論文では,サイド情報としてラベルを持つ制約付きDirichletプロセス混合モデルを示した。特に,ラベル付けされた情報は,類似のラベルを持つインスタンスのクラスタを与える前に,製品分割の利用を通して組み込まれる。提案した定式化をさらに拡張して,複数の側面情報を処理した。いくつかのベンチマークデータセットに関する経験的結果は,著者らの方法が,よりラベル付けされたデータが利用できるように,そのクラスタ化性能を一貫して改良することができることを示した。雑音のあるラベルの存在下でも,提案方法は,その教師なしな対応物よりも悪い性能しか実行しない。また,提案した方法の有効性を,主要な脳組織を同定するための磁気共鳴イメージングの適用を通して実証した。Copyright 2022 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： 雑音 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  有効性 ,  NMRイメージング ,  定式化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *混合モデル ,  脳組織 ,  サイド情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Dirichletプロセス混合モデル ,  クラスタリング ,  制約付きクラスタリング ,  半教師つきクラスタリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラベル ,  制約 ,  プロセス ,  混合モデル ,  クラスタリング