あらまし
データ研磨を用いたクラスタリングの安定化
幸子Vol.104 No.3pp.206-211
発行日:2021/03/01
Online ISSN:2188-2355
Print ISSN:0913-5693
種別:小特集 データサイエンスにおけるデータ抽象化によるデータ理解へのアプローチ
専門分野:
キーワード:
クラスタリング, 初期値依存, マーケットセグメンテーション, 購買履歴データ,
本文:PDF(584.5KB)>>
あらまし:
クラスタリングはデータ解析において広く利用される手法である．しかしながら，主要なクラスタリング手法の多くはランダムに生成した初期値を基に計算をするため，計算結果が初期値に依存して大きく変動することから実用上の困難が生じている．その初期値依存問題への対応として，データ研磨を用いたクラスタリングの安定化手法を紹介する．本稿では，主要なクラスタリング手法の解の安定度合いを計算機実験によって示すとともに，データ研磨を用いたクラスタリングの安定化手法について解説する．また，そこで得られた安定化クラスタの安定度と類似性の性能評価について述べる．
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