正規混合分布の推定によるクラスタリングの種々手法の比較

• 大羽 成征

  奈良先端科学技術大学院大学

• 石井 信

  奈良先端科学技術大学院大学

書誌事項

タイトル別名

• Comparative study on various clustering methods with a Gaussian mixture distribution model

抄録

正規混合分布の最尤推定に基づくクラスタリングを行う手法として、勾配法、ガウス・ニュートン法、EM法を取り上げそれぞれバッチ式、オンライン式アルゴリズムの性能の比較を行った。その結果収束速度において、バッチ式学習、オンライン式学習ともに、EM法の優秀さが示された。また、任意の初期配置から出発して良い局所解へ収束する確率においてオンラインEM法が最良の性能を示した。加えて、確定的アニーリング法が良い局所解へ収束することについても確かめた。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 99 (494), 109-116, 1999-12-11

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 正規混合分布
• クラスタリング
• オンラインEMアルゴリズム

詳細情報

• CRID: 1572543027353435776
• NII論文ID: 110003234396
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles