著者

中山 貴幸 水野 一徳

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1E103, 2018 (Released:2018-07-30)

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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.