スペクトラルクラスタリングにおける外れ値クラスタの形成

概要

クラスタリングは情報科学の分野では重要な技術の一つである。
事前情報無しで精度の良いクラスタリングを行うことは非常に困難である。
またデータに外れ値を含む場合はより難解となる。
そこで我々はクラスタリングと外れ値検出を同時に行う手法と提案する。
我々はスペクトラルクラスタリングが適切なクラスタ数を与えた時に外れ値が一つのクラスタを形成する性質を発見した。
この発見をもとに外れ値クラスタの形成とクラスタ数を評価する関数を設計した。
提案手法を写真アルバムでの顔のクラスタリングとカメラネットワークでの人物同定に適用し、従来手法よりも外れ値検出とクラスタ数推定の精度が良いことを確かめた。

産業界への展開例・適用分野

この研究は外れ値に頑健なクラスタリングのため、外れ値を含む可能性が高い現実社会から得られたデータにも適用することができる。
そのため、現実社会から得られたデータをそのまま分析や分類が可能である。
具体例を述べると、文書の自動分類やフォトアルバムの整理、防犯カメラの人物同定などにも適用可能である。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
伊奈 拓郎	知能情報学専攻	美濃研究室	修士1回生
橋本 敦史	その他所属	美濃 研究室	助教
飯山 将晃	知能情報学専攻	美濃 研究室	准教授
笠原 秀一	知能情報学専攻	美濃研究室	研究員
森 幹彦	社会情報学専攻	喜多 研究室	助教
美濃 導彦	知能情報学専攻	美濃 研究室	教授

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