著者

小野田 崇 坂井 美帆 山田 誠二

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第27回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.55, 2011 (Released:2012-02-15)

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簡単で高速なアルゴリズムであるため,k-meansクラスタリング法は,様々な分野で広く伝われている。しかし,k-meansクラスタリング法によるクラスタリング結果は,初期クラスタリング中心の選び方によって大きく異なる。そこで本論文では,独立成分分析による初期クラスタリング中心選定法を提案する。また,様々なベンチマークデータに対し、提案方法と他の初期クラスタリング中心選定法を用いた場合のk-meansクラスタイング法の結果を比較し、その性能を評価する。実験の結果,ODPコーパスに対し,提案方法が有用であることが確認される。