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  • Effects of Semi-supervised Learning on Rough Set C-Means Clustering  [in Japanese]

    SHIMIZU Takeaki , UBUKATA Seiki , NOTSU Akira , HONDA Katsuhiro

    … <p>Hard C-Means (HCM)法のソフトコンピューティング拡張として,ラフ集合理論に基づきクラスターへの帰属の確実性や可能性を考慮したRough C-Means (RCM)法やRough Set C-Means (RSCM)法が提案されている.クラスタリングは一般に教師なし学習の枠組みで行われるが,部分的に教師情報を与えることで分類精 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 34(0), 366-371, 2018

    J-STAGE

  • Characteristics of Rough Set <i>C</i>-Means Clustering

    Ubukata Seiki , Umado Keisuke , Notsu Akira , Honda Katsuhiro

    … <p>Hard <i>C</i>-means (HCM), which is one of the most popular clustering techniques, has been extended by using soft computing approaches such as fuzzy theory and rough set theory. … Fuzzy <i>C</i>-means (FCM) and rough <i>C</i>-means (RCM) are respectively fuzzy and rough set extensions of HCM. …

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 22(4), 551-564, 2018

    J-STAGE

  • On a Family of New Sequential Hard Clustering

    Hamasuna Yukihiro , Endo Yasunori

    Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics 19(6), 759-765, 2015-11

  • On Sequential Cluster Extraction Based on L₁-Regularized Possibilistic c-Means

    Hamasuna Yukihiro , Endo Yasunori

    Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics 19(5), 655-661, 2015-09

  • On Objective-Based Rough Hard and Fuzzy c-Means Clustering

    Kinoshita Naohiko , Endo Yasunori

    Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics 19(1), 29-35, 2015-01

  • On Spherical k-Means Clustering  [in Japanese]

    Endo Yasunori , Tokuyama Haruki , Miyamoto Sadaaki

    … k-means(KM)法は強力なクラスタリング手法だが、強い初期値依存性を持つ。 … この問題を解決するため、2007年にk-means++法(KM++)が提案された。 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 31(0), 81-84, 2015

    J-STAGE

  • On Cluster Validity Measures Based x-means for Fuzzy Partition  [in Japanese]

    Hamasuna Yukihiro , Endo Yasunori

    … x-meansはk-meansを再帰的に実行し,情報量基準を用いた評価を行うことで,分割するクラスタ数を事前に設定することなく,データの分類を行う方法である.また,クラスタ分割結果を評価し,最適なクラスタ数を決定する指標として種々の妥当性基準が知られている.本論文では,情報量基準の代わりに妥当性基準を用いたx-meansを提案する.さらに,数値例により提案手法の有用 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 31(0), 99-100, 2015

    J-STAGE

  • On Semi-supervised Clustering with Assignment Prototype Term  [in Japanese]

    Hamasuna Yukihiro , Endo Yasunori

    … 近年,must-linkやcannot-linkなどの対制約を用いる半教師付きクラスタリングが盛んに研究されている.本稿では,ハードおよびファジィc-平均法とAP-アルゴリズムを用いた新たな半教師付きクラスタリング手法を提案する.提案手法ては,個体間に与えられる対制約をAP-アルゴリズムによる正則化項として定式化する.はじめ,提案手法の最適化問題を示す.次に,提案手法のアルゴリズムを構築し,いくつかの数値例を …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 30(0), 450-451, 2014

    J-STAGE

  • Hard c-Means Clustering Using Quadratic Penalty-Vector Regularization For Uncertain Data  [in Japanese]

    谷口 亜里沙 , 遠藤 靖典 , 高橋 あおい

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 27, 337-342, 2011-09-12

  • Hard <i>c</i>-Means Clustering Using Quadratic Penalty-Vector Regularization for Uncertain Data  [in Japanese]

    Taniguchi Arisa , Endo Yasunori , Takahashi Aoi

    … を扱うためにペナルティベクトル正規化による手法を用いる.初めに,ペナルティベクトル2次正則化ハードc-平均法(HCMP)という新しいアルゴリズムを提案する.次に,クラスタ数が未知のデータセットを扱うために逐次抽出型を導入した,ペナルティベクトル2次正則化逐次抽出型ハードc-平均法(SHCMP)を提案する.さらにいくつかの数値例を用いて,これらのアルゴリズムの有効性を検証する …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 27(0), 77-77, 2011

    J-STAGE

  • A Method of Text Mining Based on Fuzzy Neighborhood and Application to Twitter Analysis  [in Japanese]

    Suzuki Shohei , Miyamoto Sadaaki

    テキストを単語の列として解析するためのファジィ近傍モデルを導入する。従来の手法では単語の出現回数のみを考慮したモデルとなっていたがこれによって出現位置を踏まえた文章構造を考慮したモデルとなる。ファジィ近傍モデルが正定値カーネルを定義する条件について考察する。カーネル関数を利用したクラスタリング手法を適用することで単語クラスタリングを行う。テキストマイニングをTwitterを用いた実データに応用し考 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 27(0), 70-70, 2011

    J-STAGE

  • Camera Based Parking Lot Vehicle Detection System with Fuzzy c-Means Classifier  [in Japanese]

    ICHIHASHI Hidetomo , KATADA Tatsuya , FUJIYOSHI Makoto , NOTSU Akira , HONDA Katsuhiro

    … なっている.カメラ方式のシステムは監視カメラとしての機能と車両管理のための機能を同時に持たせることができるが,検知精度の問題から屋外駐車場用としては実用化されていない.本論文では,ファジィc平均クラスタリングに基づく識別器を応用してカメラ方式での車両検知精度の改善法を提案する.まず,セミハードクラスタリングにより計算時間の改善を図り,検知性能を改善するようにメンバシップ関数 …

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 22(5), 599-608, 2010-10-15

    J-STAGE References (13) Cited by (1)

  • On Hard and Fuzzy c-Means with Conditionally Positive Definite Kernel  [in Japanese]

    神澤 雄智 , 遠藤 靖典 , 宮本 定明

    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 26, 377-382, 2010-09-13

  • Semi-hard Clustering with Application to Classifier Design  [in Japanese]

    ICHIHASHI Hidetomo , NOTSU Akira , HONDA Katsuhiro

    … ファジィc平均法は適当な目的関数を設定してそれを最小化することでデータ集合を複数のクラスターに分割する方法である.したがって,最適化するための簡単なアルゴリズムが導出できるような目的関数を工夫することが重要である.その一つとして,正則化(ファジィ化)のために目的関数にエントロピー項を追加する方法が宮本により提案されている.我々はエントロピー項に対してK-L情報量の項と共分散行列 …

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 22(3), 358-367, 2010-06-15

    J-STAGE References (23) Cited by (3)

  • Semi-hard clustering with application to classifier design - Comparisons with SVM on large data sets  [in Japanese]

    Ichihashi Hidetomo , Notsu Akira , Honda Katsuhiro

    … 本研究では,セミハードクラスタリングに基づくファジィc-平均(FCM) 識別器を大量データに適用する際の課題や改善法について検討する.データが大量である場合にはランダムなサンプリングでデータ数を削減することができるが,識別精度が悪くなることがある.特に利用可能な既知データに対する精度は低下する.提案のFCM 識別器は分散共分散行列を用いるために,データ件数が増えても行列のサイズは変わらない …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 26(0), 94-94, 2010

    J-STAGE

  • On Hard and Fuzzy c-Means with Conditionally Positive Definite Kernel  [in Japanese]

    Kanzawa Yuchi , Endo Yasunori , Miyamoto Sadaaki

    … 本論文では、条件付き正定値カーネルを用いた3つのc-平均法が検討されている。 … これらはそれぞれハードc-平均法、標準的ファジィc-平均法、エントロピー正則化ファジィc-平均法を基にしている。 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 26(0), 87-87, 2010

    J-STAGE

  • Camera based parking lot vehicle detection system with fuzzy c-means classifier  [in Japanese]

    Ichihashi Hidetomo , Katada Tatsuya , Fujiyoshi Makoto , Notsu Akira , Honda Katsuhiro

    … カメラの画像データからファジィc平均識別器(FCM識別器)に基づいて車両の有り無しを直接的に判定するシステムを提案する.FCM識別器の訓練の第一フェーズであるクラスタリングには,ハードとファジィの中間的なセミハードクラスタリングを採用する.これによって,計算時間を減らし,アルゴリズムの収束を確実にしている.訓練の第二フェーズでは,FCM識別器で用いるパラメータとクラスターの混合比率を最適化 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 26(0), 196-196, 2010

    J-STAGE

  • On Usefulness of Methods of Fuzzy Clustering  [in Japanese]

    MIYAMOTO Sadaaki

    … リングの議論において,ファジィグラフが中心的な役割を果していることを述べる.次に,エントロピー関数を利用したファジィc-平均法が,ガウス混合分布モデルの一般化に相当していることを示す.第3に,ファジィ分類関数を考察することによって,ファジィc-平均法から導かれたファジィルールの理論的性質が明らかになることを示す.最後に,ファジィクラスター妥当性基準は,クラ …

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 21(6), 1008-1017, 2009-12-15

    J-STAGE References (41)

  • On Hard Clustering for Data with Tolerance  [in Japanese]

    HAMASUNA Yukihiro , ENDO Yasunori , MIYAMOTO Sadaaki , HASEGAWA Yasushi

    … ,データに伴う不確実性を,許容範囲という新たな概念を導入して,定式化した上で,許容範囲を持つデータに対する2つの新たなクラスタリングアルゴリズムを,代表的なクラスタリング手法であるハード c-平均法(HCM)と学習ベクトル量子化によるクラスタリング手法(LVQC)それぞれをもとにして構築する.許容範囲とは,データが持つ誤差・幅・属性の欠損などを包含したデータに伴う不確実性を表す概念であ …

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 20(3), 388-398, 2008-06-15

    J-STAGE References (12)

  • Clustering Based on Kullback-Leibler Divergence  [in Japanese]

    Inokuchi Ryo , Miyamoto Sadaaki

    近年,非ベクトルデータを確率分布のパラメータとみなし,そのパラメータ集合全体が定める空間で学習を行う方法が研究されてきている.そこで,本稿では,データを多項分布のパラメータ空間に写像したものをクラスタリングする問題を考察する.このとき,非類似度として,パラメータ間の測地線を使うことは自然なことであるが,クラスター中心などの最適解の導出が難しいため,代わりにKullback-Leibler(KL)測 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 23(0), 555-555, 2007

    J-STAGE

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