文献

J-GLOBAL ID：201602242758401438   整理番号：16A1386858

凸クラスタリングと回復部分的に観測されたデータ【Powered by NICT】

Convex clustering and recovery of partially observed data

著者 (2件)： Poddar Sunrita (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Iowa, IA, USA) ,  Jacob Mathews (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Iowa, IA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 3498-3502  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 欠測エントリを持つデータのための凸クラスタリングと再構成アルゴリズムを提案した。アルゴリズムはデータをクラスタと回復点の各対間の類似性測度を用いた。グランドトルース類似度行列が利用可能であるときにクラスター中心を確実に回復することができた。さらに,類似度行列も部分的に観測されたデータクラスタは分離から正確に推定することができ,異なるクラスタからの点間の差のコヒーレンスは低い。アルゴリズムはシミュレートしたデータセットで推定した類似度行列を用いて行った。法はアンダーサンプルFourierデータからの画像再構成にも成功した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  測度 ,  *凸形 ,  画像再構成 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  類似性
準シソーラス用語： 類似度 ,  グランドトゥルース ,  再構成アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 凸 ,  クラスタリング ,  回復 ,  観測