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J-GLOBAL ID：201702233540613487   整理番号：17A0066470

一つの影響空間における高速K-平均クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fast K-means Clustering Algorithm Based on Influence Space

著者 (4件)： Zhao Wenchong (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology) ,  Cai Jianghui (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology) ,  Zhao Xujun (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology) ,  Zhang Jifu (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 9  ページ： 2060-2064  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： K-平均は古典的反復分割クラスタリングアルゴリズムであるが,各反復点において,各データ点とすべての中心点の間の距離を計算し,比較する必要があるので,クラスタリングの時間コストは大きい。空間データ構造に影響することによって,高速K-平均クラスタリングアルゴリズムを提案した。まず第一に,このアルゴリズムは,空間データ構造によって与えられたデータ集合の領域分割を導入して,各々の領域における代表的データ点を得る。次に,データ点を代表するK-平均クラスタリングによって,代表的データ点の分類は,この領域におけるすべてのデータ点が属するカテゴリであり,効果的に反復過程におけるデータ量を減少して,クラスタ化効率を改善した。最終的に,理論的解析と実験結果は,代表的データ点がデータ集合のすべてのデータ点に集中して,クラスタ化品質を保証する前提の下で,クラスタ化効率を効果的に改善することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *クラスタ化 ,  品質 ,  *高速度 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *改変
準シソーラス用語： データ量 ,  空間データ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： clustering ,  influence space ,  region partitioning ,  representing data objects

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 平均 ,  クラスタリングアルゴリズム