従属クラスタ動的生成機構を導入したMust-Link制約付きK-meansの提案

抄録

近年，計算機能力の向上とエンドユーザーによる情報発信量の増加によって大規模データの活用需要が高まり，文書や画像などの様々なデータに対するクラスタリング需要が増加している．しかし，クラスタリングを行う際，多種多様なデータに対する人間と機械との間に存在する意味解釈の違いにより，同一クラスタに所属させたいデータが空間内で複数のグループに分かれて存在し上手くクラスタリングを行えない場合が考えられる．提案手法では，クラスタリング中の従属クラスタ生成と、Must-Linkを利用したクラスタ統合によりこの問題に対応する．また，2種類の人工データを用い，グラフカットに基づく従来手法などと比較実験を行った結果より，提案手法の有効性を示す．