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J-GLOBAL ID：201702239285151679   整理番号：17A0292548

高速大サンプル同期クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Fast clustering by synchronization on large sample

著者 (2件)： Qiao Ying (College of Digital Media, Jiangnan University) ,  Wang Shitong (College of Digital Media, Jiangnan University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 23  ページ： 159-166,219  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 既存のSYNCアルゴリズムには,高い時間複雑性があり,大きなサンプルデータの処理における限界がある。高速大サンプル同期クラスタリングアルゴリズム(FAST CLUSTERING BY SYNCHRONIZATION ON LARGE SAMPLE,FCSLS)を提案した。まず第一に,カーネル密度推定(KDE)に基づくサンプリング法を,大規模サンプルデータを圧縮するために使用し,次に,圧縮-BOULDIN指数によって最適クラスタ数を自動的に最適化し,最後に,大規模データをクラスタ化する。最後に,最終的クラスタリング結果を得た。人工データセットおよびUCIデータセットに関する実験により,FCSLSは大規模データセットにおいて任意形状,密度,サイズのクラスタを得ることができ,クラスタ数を必要としないことを示した。同時に,圧縮集密度推定と中心制約最小化を含む球面技術に基づく高速圧縮法と比較して,FCSLSは,クラスタリング精度を失うことなく,同期クラスタリングアルゴリズムの実行時間を大いに短縮した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 球面 ,  *クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ ,  制約条件 ,  最適化 ,  *高速度
準シソーラス用語： 実行時間 ,  大規模データセット ,  大規模データ ,  カーネル推定 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kernel Density Estimate(KDE) ,  sampling ,  synchronization ,  large sample ,  clustering

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： サンプル ,  クラスタリング