擬似メンバシップ生成法に基づく任意形状クラスタの逐次抽出

摘要

本論文では，部分的に結合したクラスタへの擬似的なメンバシップを求めることで任意形状クラスタを逐次に抽出するクラスタリング法を提案する．提案手法では，データをガウシアンカーネルで高次元空間に写像してカーネル行列を作成し，以下の1）と2）の処理を抽出されたクラスタに含まれるデータの個数が少なくなるまで繰り返す：1）カーネル行列の固有ベクトルを求め，この固有ベクトルを初期値として非負行列因子分解により固有ベクトルを均す（この平滑化されたベクトルのことを擬似メンバシップと呼ぶ）．2）擬似メンバシップをクリスプ化し，クラスタに含まれるデータに対応するカーネル行列の要素を。 としてカーネル行列を更新する．提案手法は，ノイズにロバストである，パラメータの設定が容易である，クラスタ数を自動的に決定することができる，という特長を有する．簡単なデータで本手法の性能を検証する．