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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-03-12 09:40 ベイズ法を用いたトピックモデルとクラスタリングの同時最適化 ○星野 力（日本ユニシス）  COMP2009-50 |
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| 抄録 | （和） | 統計的クラスタリングとは与えられたサンプル集合を、解析者が用意したモデルの分布に基づいてまとめあげる手法である。 一方で、画像や文書などを対象とした場合は、特徴ベクトルは非常に高次元になるが、直接的な高次元データの適用は過学習や次元の呪いの問題を生じる。 そのため、一般には前処理として次元圧縮の手法が用いられ、その後にクラスタリングが行なわれることが多い。 しかしながら、これらの従来法では次元圧縮とクラスタリングが分離されているため相互の影響をうまく取りこむことができていない。 この問題に対し本報告では、次元圧縮とクラスタリングの同時分布を与え、ベイズ法によりパラメータの同時最適化をおこなうアルゴリズムを提案する。 ベンチマークを用いた数値実験の結果、一部のデータセットにおいて提案手法の有効性が確かめられた。 |
| （英） | Statistical clustering is the method for dividing the given samples by assumed distributions. In high dimensional problems, such as text or image clustering, the direct method is suffered from over-fitting or the curse of the dimensionality. In many cases, we firstly reduce the dimensionality, then apply the clustering algorithm. However these method neglects the interaction among these two processes. In this report, we propose the hierarchical joint distribution of Latent Dirichlet Allocation and Polya Mixture and give the parameter estimation algorithm by Markov Chain Monte Carlo. Some benchmarks shows the effectiveness of the proposed method. |
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| キーワード | （和） | クラスタリング / 高次元 / 次元圧縮 / ベイズ法 / / / / |
| （英） | Clustering / Dimensionality reduction / Bayesian Method / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 465, COMP2009-50, pp. 9-12, 2010年3月. | |
| 資料番号 | COMP2009-50 | |
| 発行日 | 2010-03-05 (COMP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | COMP2009-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | COMP |
| 開催期間 | 2010-03-12 - 2010-03-12 |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所 |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | COMP |
| 会議コード | 2010-03-COMP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ベイズ法を用いたトピックモデルとクラスタリングの同時最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian Joint Optimization for Matrix Factorization and Clustering |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(2)（和/英） | 高次元 / Dimensionality reduction |
| キーワード(3)（和/英） | 次元圧縮 / Bayesian Method |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ法 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 星野 力 / Tikara Hosino / ホシノ チカラ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本ユニシス株式会社 (略称： 日本ユニシス) Nihon Unisys, Ltd. (略称： Nihon Unisys, Ltd.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-03-12 09:40:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | COMP |
| 資料番号 | COMP2009-50 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.465 |
| ページ範囲 | pp.9-12 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2010-03-05 (COMP) |
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