L₁正則化を用いたエントロピー型可能性クラスタリングについて

抄録

ファジィc-平均法に加え，可能性クラスタリングはノイズや外れ値に対するロバスト性を持つことから有用な手法として知られている．特に，スパース可能性クラスタリングは分類関数の観点から，他の手法と大きく異なっている．本稿では，L1正則化を用いたエントロピー型可能性クラスタリングを提案する．さらに，提案手法の分類関数を示す．また，クラスタの逐次抽出を行う．