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J-GLOBAL ID：201702249584242413   整理番号：17A0056641

文書カテゴリー化のための修正サポートベクトルクラスタ化法【Powered by NICT】

A modified Support Vector Clustering method for document categorization

著者 (3件)： Harish B. S. (Department of Information Science & Engineering, JSS Science & Technology University, Mysuru, Karnataka, India) ,  Revanasiddappa M. B. (Department of Information Science & Engineering, JSS Science & Technology University, Mysuru, Karnataka, India) ,  Kumar S. V. Aruna (Department of Information Science & Engineering, JSS Science & Technology University, Mysuru, Karnataka, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICKEA  ページ： 1-5  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： 本論文では,改良サポートベクトルクラスタリング(SVC)に基づく新しいテキスト分類手法を提案した。SVCは密度ベースのクラスタリング法,任意形状クラスタを効果的に処理する。従来のSVCの主な欠点は,未分類ドキュメントを異常値としてことである。この問題を克服するために,分類されていない文書をクラスタ化するためにファジィC-平均法(FCM)を使用した。修正SVC(SVC FCM)はテキスト文書を分類するために適用した。提案した方法は三段階から成る:第一段階では,正則化局所性保存型インデクシング(RLPI)項ドキュメント行列(TDM)に適用した特徴の次元を低減することである。第二段階では,文書の塩基クラスタ中心を見つけるためにSVCを用いた。最後に,分類されていない文書をクラスタ化するためにFCMを用いた。提案した方法の性能を評価するために,標準21578,20データセット上で実験を行った。Copyright 2017 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： *クラスタ ,  正則化 ,  *クラスタ化 ,  異常値 ,  局所性
準シソーラス用語： ファジィc-平均法 ,  クラスタリング法 ,  テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  科学技術教育  (AA04000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文書 ,  カテゴリー化 ,  ベクトル ,  クラスタ化