誤認識関数を最小化するクラスタリングアルゴリズム

安藤 彰男  尾関 和彦  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J74-A   No.3   pp.360-367
発行日: 1991/03/25
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Print ISSN: 0913-5707
論文種別: 論文
専門分野: 音声
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あらまし: 
各カテゴリーごとに複数の標準パターンを用意して識別を行うパターン識別法では,学習パターンをクラスタ分割し,得られたセントロイドを用いて標準パターンを構成するのが一般的である.しかしながら,従来のクラスタリング手法は,各クラスタをセントロイドで代表させたときの2乗誤差を小さくすることを目的とする方法であるため,得られる解は識別という意味では必ずしも最適なものではない.本論文では,最適な解を得るための一方法として,セントロイドを標準パターンとして学習パターンを認識したときの誤認識の程度が最小になるクラスタ分割を,アニーリング法(simulated annealing)を用いて探索する新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する.パターン識別問題の一例として,音声認識における母音標準パターン構成問題を取り上げ,本アルゴリズムを適用した結果,LBGクラスタリングアルゴリズムやLVQ2アルゴリズムよりも良好な結果を得た.