2007 Fiscal Year Annual Research Report
知識融合最適化による不確実データに対するクラスタリングアルゴリズムの開発
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18500170
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
遠藤 靖典 University of Tsukuba, 大学院・システム情報工学研究科, 准教授 (10267396)
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| Keywords | クラスタリング / 不確実性 / 許容 / 知識 / 最適化 |
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| Research Abstract |
本年度は、まず、昨年に引き続き、関連分野の専門家のアドバイスを受け、前年度において構築した不確実性のモデルのうち、どのモデルがデータ解析、特にクラスタリングアルゴリズムに援用可能であるかの検討を行い、修正・新たなモデルの提案を行った(研究実施計画(1)に対応)。特に、不確実性を扱う場合、前年度提案したモデルでは、データの各属性毎における不確実性を独立して扱うことができなかったため、そのような形のデータも扱えるように、モデルの修正を行った。
また、前年度に引き続き、データ解析において人間が利用する知識に関する調査を継続して行った。アンケート・インタビュー・被験者によるデータ分類テスト等を通じて、不確実性の処理に対して人間が持っている知識を抽出し、さまざまなフェーズ毎に分類した(研究実施計画(2)に対応)。しかし、人間の持っている知識は非常に多様であり、判断も人によって大きく異なるため、この問題については引き続き研究が必要である。
さらに、知識ベースを最適化手法の枠組みの中で利用するためには、知識の変換と融合が必要となるので、今年度は、知識の変換・融合方法についての実行可能性を考察する一方、マニュアルでの変換、最適化における融合を開始した(研究実施計画(3)に対応)。
また、データ解析に適切な最適化手法の検討を開始した。特に、知的情報処理で用いられるコサイン相関と、一般の非類似度である自乗距離との長所を併せ持つ、射影相関という独自の非類似度を開発し、階層的クラスタリングに適用させることにより、独自の最適化手法の開発を行った(研究実施計画(4)に対応)。
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