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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-03-03 09:00 ［ポスター講演］Probability simplexのl2正則化に基づく凸クラスタリングのスパース化と高速化 ○安富 優・田中聡久（東京農工大）  EA2014-96 SIP2014-137 SP2014-159 |
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| 抄録 | （和） | 観測データをいくつかの部分集合にクラスタリングする問題は，工学的，統計学的に重要な問題のひとつである．クラスタ数が未知の場合にも適用できる手法のひとつである凸クラスタリングは，すべてのサンプルをクラス中心とみなす混合分布モデルを仮定し，スパースな混合比を求めることでクラスタ数の推定とクラスタリングを同時に実現する手法である．しかしながら，従来の凸クラスタリングでは，目的関数がスパース性を評価していないために収束までに非常に多くの繰り返し数を必要とする．本稿では，スパース性を強める正則化を加えた凸クラスタリングを提案する．凸クラスタリングの解空間であるprobability simplexにおいてスパースな解は$ell_2$ノルムが大きいということに注目し，$ell_2$ノルムを正則化に利用する．計算機実験により，従来の方法よりも高速に収束することと，提案した正則化が適切であることを示す． |
| （英） | Clustering is one of the important problems in many fields such as engineering and statistics. Convex clustering is a clustering method that does not require the number of clusters in advance. Convex clustering is based on the mixture models which have all the samples as the means of clusters and clustering is achieved by finding sparse mixing weights. However, convex clustering needs a large number of iterations to converge because its objective function does not evaluate the sparsity of the mixing weights. This article derives an efficient algorithm for convex clustering with regularization that represents sparsity. Focusing on the fact that sparse solutions on the probability simplex which is the solution space of the convex clustering have large $ell_2$ norm, we use the $ell_2$ norm to regularize the solution. Experimental results show that the proposed method converges faster ones and the proposed regularization is adequate to represent sparsity. | |
| キーワード | （和） | クラスタリング / 混合分布モデル / スパース / / / / / |
| （英） | Clustering / Mixture model / Sparsity / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 474, SIP2014-137, pp. 127-132, 2015年3月. | |
| 資料番号 | SIP2014-137 | |
| 発行日 | 2015-02-23 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2014-96 SIP2014-137 SP2014-159 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP EA SP |
| 開催期間 | 2015-03-02 - 2015-03-03 |
| 開催地（和） | ホテルミヤヒラ（石垣島） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 電気音響，音声，信号処理一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2015-03-SIP-EA-SP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Probability simplexのl2正則化に基づく凸クラスタリングのスパース化と高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An efficient algorithm for convex clustering with l2 regularization for sparsification on probability simplex |
| 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） | 混合分布モデル / Mixture model |
| キーワード(3)（和/英） | スパース / Sparsity |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 安富 優 / Suguru Yasutomi / ヤストミ スグル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Tokyo Univ. of Agriculture and Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka / タナカ トシヒサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Tokyo Univ. of Agriculture and Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-03-03 09:00:00 |
| 発表時間 | 90分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2014-96, SIP2014-137, SP2014-159 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.473(EA), no.474(SIP), no.475(SP) |
| ページ範囲 | pp.127-132 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-02-23 (EA, SIP, SP) |
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