第32回 (2018)
セッションID: 1E1-03
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2018年度人工知能学会全国大会（第32回）
回次: 32
開催地: 鹿児島県鹿児島市 城山ホテル鹿児島
開催日: 2018/06/05 - 2018/06/08
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
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2018年度人工知能学会全国大会（第32回）
回次: 32
開催地: 鹿児島県鹿児島市 城山ホテル鹿児島
開催日: 2018/06/05 - 2018/06/08
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．
