一般化ベイズを用いた確率的クラスタリング
概要
確率的な不確実性定量化を可能にするクラスタリング手法を習得
一般化ベイズ法を用いた柔軟なモデリングの手法を理解
損失関数の選択によるクラスタリング結果の解釈の向上
詳細
従来のk-meansなどの損失関数に基づくクラスタリング手法は計算効率が高いものの、不確実性の定量化ができないという課題があります。一方で、混合モデルなどの確率モデルに基づく手法は厳密な推論が可能ですが、計算コストが高く、カーネル関数の指定に敏感であるという問題があります。本セミナーでは、これらの手法の利点を統合する「一般化ベイズ」フレームワークを用いた確率的クラスタリングについて学びます。
一般化ベイズ法では、データの尤度を明示的に仮定することなく、損失関数を用いてベイズ的な推論を行うことが可能です。本手法により、
パラメトリックな仮定を置かずにモデルを構築できる
クラスタリングの不確実性を確率的に評価できる
従来のk-meansなどの手法を拡張し、統一的な枠組みで扱える
といった特長を持つ新しいクラスタリング手法を提供します。本セミナーでは、一般化ベイズの基本概念から、損失関数の選択（BregmanダイバージェンスやPairwise dissimilaritiesの利用）による解釈の違いについて解説します。さらに、Rを用いた実装を通じて、実データへの適用方法を習得します。
キーワード：ベイズ統計、損失関数、クラスタリング
対象者
データサイエンス研究者・統計学者
産業データ解析に携わるエンジニア
最新の統計解析手法に興味を持つ学部生・大学院生
講師プロフィール
橋本 真太郎 (はしもと しんたろう)
2020年4月 - 現在 広島大学大学院先進理工系科学研究科 准教授
2019年4月 - 2020年03月 広島大学大学院理学研究科 准教授
2022年06月01日, 標準ベイズ統計学, 朝倉書店, 教科書, 共著, Peter, D. Hoff (著)，入江薫，菅澤翔之助，橋本真太郎 (訳)
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