著者

茨木 志織

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.39, pp.1-2, 2010-12-09

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カーネル法を用いたクラスタリングの 1 つにスペクトラルクラスタリングがある.本研究では,ノイズを含んだデータに対し,そのノイズをランダム行列の手法を用いて取り除くことにより,スペクトラルクラスタリングの精度を上げる手法を提示する.カーネルにはガウスカーネルを用いて,Wishart 行列の固有値分布とガウスカーネルで写像した特徴空間における内積行列の固有値分布が等価であることを利用し,ノイズを推定する.The spectral clustering is known as one of methods for clustering by using kernel technique. In this study, we shall show a method of improving spectral clustering by removing the noise from data with the theory of random matrices. We will use the Gaussian kernel and estimate the noise since the spectral distribution of Wishart matrix is equivalent to one of the matrix constituted from inner products of Gaussian kernel.