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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-10-22 15:15 凸クラスタリングのための近接勾配法 ○新村亮介・鈴木 讓（阪大）  IBISML2020-33 |
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| 抄録 | （和） | 凸クラスタリングは最適化問題が凸になっており，K-means クラスタリングなどにある 不安定性がなく最近注目されている．しかし，解法としてADMMなどがあるがデータ数が多いと き解の収束が遅く時間がかかってしまう．また，凸クラスタリングはデータが高次元でスパースな 時，性能が悪くなってしまうが，一般的に変数選択は変数の個数 |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 近接勾配法 / 凸クラスタリング / スパース / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 195, IBISML2020-33, pp. 69-74, 2020年10月. | |
| 資料番号 | IBISML2020-33 | |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2020-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2020-10-20 - 2020-10-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習の最前線に関するオーガナイズドセッションおよび機械学習一般 |
| テーマ（英） | Organized Sessions on Frontiers of Machine Learning and General Sessions |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2020-10-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 凸クラスタリングのための近接勾配法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proximal Gradient Method for Convex Clustering |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 近接勾配法 / |
| キーワード(2)（和/英） | 凸クラスタリング / |
| キーワード(3)（和/英） | スパース / |
| 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） | 新村 亮介 / Ryosuke Shimmura / シンムラ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 讓 / Joe Suzuki / スズキ ジョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-10-22 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2020-33 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.195 |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) |
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