ノイズクラスタリング手法を導入したサイズ均等クラスタリングアルゴリズムについて

抄録

クラスタリングは、教師データを必要としないデータ分析手法である。最適化に基づくサイズ均等クラスタリング(ECBO)は、クラスタサイズを均等にするという制約を持ったアルゴリズムである。しかし、ECBOはノイズの影響を受けやすいという問題点がある。この問題は、ノイズクラスタリングの手法を応用することで解決できると考えられる。ノイズクラスタリングはノイズをノイズクラスタとして分類することで、ノイズの影響を小さくしている手法である。この論文では、ノイズクラスタリングに基づいた新たなサイズ均等クラスタリングアルゴリズムを提案し、数値実験により有用性の評価を行う。