交差検定によるグラフクラスタリングのモデル評価

抄録

グラフクラスタリングもしくはコミュニティ検出の問題おいて、分割数の決定（モデル選択）は主要な課題である。本講演では、ベイズ推定の枠組みに基づいたグラフクラスタリングにおいて、交差検定による効率的なモデル選択を議論する。クラスタリングのアルゴリズムには、EMアルゴリズムと信念伝搬法（BP）を用いる。