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1F3-01 局所尤度推定に基づくノイジーデータからの大規模分散クラスタリング

6月15日(水) 15:10〜16:50 F会場
マイニングアルゴリズム

演題番号1F3-01
題目局所尤度推定に基づくノイジーデータからの大規模分散クラスタリング
著者佐久間 淳 (東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻)
小林 重信 (東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻)
時間6月15日(水) 15:10〜15:30
概要本研究では1回のデータのフルスキャンが極めて高コストであるような大規模データセットが数千_から_数万のクラスタを含むような状況を想定し,それらを分散計算機環境下で効率的に推定
する方法について,確率モデルの推定に基づく大規模分散クラスタリング法を提案する.$k$-mean法やEM法に代表されるクラスタリング手法は実装が容易で頻繁に利用されるが,クラスタ
数$k$をあらかじめ与える必要があること,データのフルスキャンが必要であるなど,大容量のデータクラスタリングには望ましくない性質がある.変分ベ
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