アンケートデータのクラスタリングへのGeometric Algebraの適用

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タイトル別名
  • Application of Geometric Algebra to Clustering of Questionnaire Data

抄録

機械学習の多くの手法ではインスタンス間の類似度の設計が最も重要となる．特に，サポートベクトルマシンによる教師付学習，調和関数法による半教師付学習，種々のクラスタリング手法による教師無学習などにおいては，カーネル行列（Gram 行列）が中心的な役割を果たす．しかし，各インスタンスがm 本のベクトルによって与えられる場合には，カーネル関数の設計方法が確立されていない．本研究では，n 次元空間でのm 本のベクトルで表されるインスタンスからGeometric Algebra (GA)を用いて抽出した幾何的な特徴に基づくカーネルを提案する．そして，GA を用いて複数の異なる種類の特徴として顕在化させ，各特徴空間において類似度に基づいた推論を行ったのち，推論結果を組み合わせて用いるクラスタリング手法を提案する．提案手法の応用として，ある製品のアンケートデータのクラスタリングと購入希望度の推定を行う．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205666240512
  • NII論文ID
    130005035202
  • DOI
    10.14864/fss.24.0.174.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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