5C-2
CCCPを用いた最大マージンクラスタリングのカーネル化
○塚原裕史(デンソーアイティーラボラトリ),高橋宏子,趙 晋輝(中大)
最近、ZhaoらはCCCPと切断平面アルゴリズムを用いた最大マージンクラスタリングの高速な近似的解法を提案した。
但し、彼らのアルゴリズムではカーネル法を用いた場合に、カーネル行列のコレスキー分解を行う必要があり、大規模なデータに対して、実際にそれを実行することは数値的に困難である。
本研究では、彼らの方法をカーネル行列をコレスキー分解することなく実行できるように変形したアルゴリズムを提案する。
また、グラスマンカーネルを利用し、照明変化によって作られる顔画像の部分空間をクラスタリングする問題に適用し、提案アルゴリズムの有効性を検証した結果について述べる。