| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2011-11-09 15:45
再正規化最尤符号を用いたクラスタリング構造変化の検出 ○平井 聡・山西健司(東大) IBISML2011-62 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では,多次元データのクラスタリング問題において,クラスタリング構造が動的に変化する場合にこれをオンラインで検出する問題を考える.本問題に対する新しい手法として,再正規化最尤符号(RNML)に基づく逐次的な動的モデル選択(Dynamic Model Selection:DMS)手法を提案する.これは記述長最小原理に基づいて,逐次的に記述長が最小になるクラスタリング構造変化を抽出するものである.これにより,クラスターの統合・分割・発現などを符号化の観点から統一的に扱うことができる.また,人工データを用いてAICやBICなどの情報量規準を用いた手法と比較することで,より早くより正確にクラスター構造の変化を検出できることを実験的に示す. |
| (英) |
Suppose that we sequentially observe multi-dimensional data sets, which are non-stationary. We are concerned with the issue of sequentially clustering such data sets. Specifically we are interested in how to detect changes of clustering structures. We address this issue from the view of information-theoretic model selection, which we call, dynamic model selection (DMS). Conventionally, DMS has been explored in the batch learning scenario, i.e., it is to estimate a model sequence after the whole data set is observed. In this paper we extend the DMS in a sequential manner to develop a new method for detecting changes of clustering in an on-line way. We call this method the {\it sequential DMS for clustering}. We apply it to the sequential clustering issue and demonstrate its effectiveness in comparison with other criteria such as BIC, etc. |
| キーワード |
(和) |
動的モデル選択(Dynamic Model Selection) / 再正規化最尤符号 / 正規化最尤符号 / クラスタリング / / / / |
| (英) |
DMS(Dynamic Model Selection) / Re-Normalized Maximum Likelihood / Normalized Maximum Likelihood / Clustering / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-62, pp. 135-142, 2011年11月. |
| 資料番号 |
IBISML2011-62 |
| 発行日 |
2011-11-02 (IBISML) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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