Cluster Structure Analysis in Finite Mixture Models With Component Overlap (分布間に重なり合いを持つ有限混合モデルのクラスター構造の解析)

京谷 駿希

(指導教員:山西健司 教授/ 数理情報第6研究室

資料PDF(kyoya.pdf
研究概要

2要素の混合分布に対するクラスター数の拡張量「MC」の例
混合分布を用いたクラスタリングでは、分布に重なり合いがある場合、クラスター構造が曖昧になる。本研究では、曖昧さを評価するために、クラスター数を連続的に測る指標を考案した。さらにそれを連続的なクラスターの変化検知やクラスターの解釈に応用した。
修論の感想

先例が少ない研究テーマで、理論の構成や実験のデザインなどを自分自身で考える必要があったため、苦労するところも多かったものの、良い経験ができたと重います。


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