人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第32回 (2018)
セッションID: 1E1-03
会議情報

ACOを用いたデータクラスタリングにおける最適パラメータの考察
*中山 貴幸水野 一徳
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

群知能の一種である蟻コロニー最適化(Ant Colony Optimization: ACO)を取り入れたクラスタリングアルゴリズムとしてESACCが挙げられる. ESACCは,適切なパラメータ設定により精度の高いクラスタリングが実現可能であるが,パラメータ設定は非常に困難である. これは,パラメータ設定を複数回の試行や経験に基づいて行う必要があり,データによって適切なパラメータが変化するためである. そこで,本稿ではESACCの挙動や傾向を解析することで,最適なパラメータの設定を行うにあたり考察を行う.

著者関連情報
© 2018 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top