AP-アルゴリズムによる正則化項を用いた半教師付きクラスタリングについて  [in Japanese] On Semi-supervised Clustering with Assignment Prototype Term  [in Japanese]

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Abstract

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用いて,その有効性を検証する.

This paper proposes a new type of semi-supervised fuzzy c -means clustering with assignment prototype term. The assignment prototype term is based on the Windham's assignment prototype algorithm which handles pairwise constraints between objects in the proposed method. First, an optimization problem of the proposed method is formulated. Next, a new clustering algorithm is constructed based on the above discussions. Moreover, the effectiveness of the proposed method is shown through numerical experiments.

Journal

  • Proceedings of the Fuzzy System Symposium

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

    Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

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