K平均法を用いた動領域分割における初期値依存性の改善

抄録

画像の領域分割などのクラスタリング問題でしばしば用いられるK平均アルゴリズムは, 簡単な原理に基づき有効な結果を与えることが多いが, 初期値依存性があるため適切な初期値を与えなければ, クラスタリング結果に大きな影響を与えることがある.本論文では, 適切な初期値配置法を検討し, 繰り返し処理を行いながら適応的により良いクラスタを形成するクラスタリングアルゴリズムを提案する.提案法を動領域分割手法に適用した結果, 初期値による影響が少ないロバストなクラスタリング手法であることが確認できた.