情報処理学会 第77回全国大会講演要旨
6R-07
深層学習的手法を用いたクラスタリング手法の提案
○増井建斗，今井倫太，金井祐輔（慶大）
多数の多次元属性を持つデータ群のクラスタリングは必要な計算量が膨大となり「次元の呪い」が問題となる．次元の呪いはクラスタリング対象データの属性数・次元数を限定することで解決できるが，従来この作業が開発者に任されており負担となっていた．本研究では対象データ群を計算可能な次元数に減らすために深層学習の技法を適応した．深層学習の技法で自動的に次元数を削減して，開発者の負担が解消される．
