二重確率な類似度を持つクラスタリングに対する動的計画法に基づくアルゴリズム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-026

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Dynamic Programming Based Algorithm for Clustering with Doubly Stochastic Similarity

著者名: 工藤蓮（神奈川大学）,伊豆永洋一（九州大学）

著者名(英語): Kudo\Ren (Kanagawa University),Izunaga\Yoichi (Kyushu University)

キーワード: スペクトラルクラスタリング|二重確率行列|動的計画法|spectral clustering|doubly stochastic matrix|dynamic programming

要約(日本語): 与えられたオブジェクトの集合を類似性の高いまとまり毎に集約する手法はクラスタリングと呼ばれる。本研究では，オブジェクト間の類似度が与えられた下で，その類似度に基づいてクラスタリングを行うタスクを考える。特に，類似度行列が二重確率行列である場合を対象とし，第2固有値に対応する固有ベクトルの情報を利用したスペクトル法及び動的計画法を用いた手法を提案する。さらに，二重確率類似度行列に半正定値性を課すことで，クラスタリング結果にどのような影響を与えるかを，数値実験により検証する。

本誌掲載ページ: 40-42 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 552 Kバイト