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1. WO2020240671 - クラスタリング装置、クラスタリング方法、及びクラスタリングプログラム

公開番号 WO/2020/240671
公開日 03.12.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/020951
国際出願日 27.05.2019
IPC
G06N 20/00 2019.1
G物理学
06計算;計数
N特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
20機械学習
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
出願人
  • 日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 山口 正隆 YAMAGUCHI, Masataka
  • 入江 豪 IRIE, Go
  • 川西 隆仁 KAWANISHI, Takahito
  • 柏野 邦夫 KASHINO, Kunio
代理人
  • 特許業務法人太陽国際特許事務所 TAIYO, NAKAJIMA & KATO
優先権情報
公開言語 (言語コード) 日本語 (ja)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) CLUSTERING DEVICE, CLUSTERING METHOD, AND CLUSTERING PROGRAM
(FR) DISPOSITIF DE REGROUPEMENT, PROCÉDÉ DE REGROUPEMENT ET PROGRAMME DE REGROUPEMENT
(JA) クラスタリング装置、クラスタリング方法、及びクラスタリングプログラム
要約
(EN) According to the present invention, the accuracy of subspace clustering based on graph clustering is improved. A similarity calculation unit (101) calculates, for each pair of a plurality of input vectors, a similarity based on whether two vectors included in the pair belong to the same low-dimensional space, and a graph clustering unit (102) clusters a plurality of vectors so as to maximize an objective function that is for graph-clustering a graph including a node corresponding to each of the vectors and an edge connecting the nodes with an intensity according to the similarity between the vectors, and includes a first term of which the value increases as the similarity between the vectors belonging to the same cluster increases, and a second term of which the value increases as the likelihood that vectors belonging to the same cluster belong to the same low-dimensional space increases.
(FR) Selon la présente invention, la précision de regroupement de sous-espaces en fonction d'un regroupement de graphes est améliorée. L'invention concerne une unité de calcul de similarité (101) qui calcule, pour chaque paire d'une pluralité de vecteurs d'entrée, une similarité en fonction de l'appartenance de deux vecteurs inclus dans la paire au même espace à faible dimension, et une unité de regroupement de graphes (102) qui regroupe une pluralité de vecteurs de manière à optimiser une fonction objective destinée à regrouper en graphes un graphe comprenant un nœud correspondant à chacun des vecteurs et une arête reliant les nœuds avec une intensité en fonction de la similarité entre les vecteurs, et comprend un premier terme dont la valeur augmente à mesure que la similarité entre les vecteurs appartenant au même groupe augmente, et un second terme dont la valeur augmente à mesure que la probabilité que les vecteurs appartenant au même groupe appartiennent au même espace à faible dimension augmente.
(JA) グラフクラスタリングに基づいた部分空間クラスタリングの精度を向上させる。 類似度計算部(101)が、入力された複数のベクトルの各ペアについて、ペアに含まれる2つのベクトルが同一の低次元空間に属するか否かに基づく類似度を計算し、グラフクラスタリング部(102)が、ベクトルの各々に対応するノードと、ベクトル間の類似度に応じた強度でノード間を接続するエッジとを含むグラフをグラフクラスタリングするための目的関数であって、同じクラスタに属するベクトル間の類似度が高いほど値が大きくなる第1の項と、同じクラスタに属するベクトルが同一の低次元空間に属する尤度が高いほど値が大きくなる第2の項とを含む目的関数を最大化するように、複数のベクトルをクラスタリングする。
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