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Toward Optimal Parameters for ACO in Data Clustering

群知能の一種である蟻コロニー最適化(Ant Colony Optimization: ACO)を取り入れたクラスタリングアルゴリズムとしてESACCが挙げられる．<br />ESACCは，適切なパラメータ設定により精度の高いクラスタリングが実現可能であるが，パラメータ設定は非常に困難である．<br />これは，パラメータ設定を複数回の試行や経験に基づいて行う必要があり，データによって適切なパラメータが変化するためである．<br />そこで，本稿ではESACCの挙動や傾向を解析することで，最適なパラメータの設定を行うにあたり考察を行う．

The Japanese Society for Artificial Intelligence

JSAI2018

JSAI2018

[1E1-03]Toward Optimal Parameters for ACO in Data Clustering

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