相互情報量に基づくクラスタリングに対するグラフモデルとその評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-12-10
• タイトル: 相互情報量に基づくクラスタリングに対するグラフモデルとその評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Graph Model for mutual information based clustering and its evaluation
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 北海道大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): IST, Hokkaido University
• 著者名: 吉田, 哲也
• 著者名(英): Tetsuya, Yoshida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，相互情報量に基づくクラスタリング問題に対するグラフモデルを提案する．相互情報量から導出される定常分布に着想を得たデータ間の類似度関数を定義してデータ集合を辺重み付きグラフとして表現することにより，データが一様分布する場合にはハードクラスタリング問題が提案するグラフモデルにおける組合せ最適化問題に近似できることを示す．提案するグラフモデルを文書クラスタリングでのベンチマークデータである 20 Newsgroup のデータに対して評価し，他手法との比較を通じて提案手法の妥当性と有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a graph model for data clustering based on mutual information. Based on the stationary distribution induced from the problem setting, we propose a similarity function among data objects, and represent the entire objects as an edge-weighted graph. We show that, in hard assignment, the problem can be approximated as a combinatorial problem over the proposed graph when data is uniformly distributed. The proposed approach is evaluated on the text clustering problem over the 20 Newsgroup benchmark data. The results are encouraging and indicate the effectiveness of our approach.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2009-BIO-19, 号 30, p. 1-7, 発行日 2009-12-10
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会