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J-GLOBAL ID：201702254035944465   整理番号：17A0077374

マルチスケールクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-scale Clustering Mining Algorithm

著者 (5件)： Han Yuhui (College of Mathematics & Information Science,Hebei Normal University; Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics & Applications) ,  Zhao Shuliang (College of Mathematics & Information Science,Hebei Normal University; Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics & Applications) ,  Liu Mengmeng (College of Mathematics & Information Science,Hebei Normal University; Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics & Applications) ,  Luo Yan (College of Mathematics & Information Science,Hebei Normal University; Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics & Applications) ,  Ding Yafei (College of Mathematics & Information Science,Hebei Normal University; Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics & Applications)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 8  ページ： 244-248  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： データマイニングは,マルチスケールの研究においていくつかの進展をもたらした。しかし、現在の研究は主に空間、画像データのマルチスケールマイニングに集中しており、しかも従来のクラスタリングはデータセットのマルチスケール特性に対して単独研究を行っていない。既存の問題を解決するために,マルチスケールクラスタリングの理論と方法を研究した。まず第一に,マルチスケールデータセットを概念階層理論に基づいて定義した。第二に,スケール変換の原因と分類を説明し,マルチスケールクラスタリングの定義を要約した。次に,クリギングを理論的基礎として用いて,マルチスケールクラスタ化スケールにおけるプッシュアルゴリズムとマルチスケールクラスタリングアルゴリズムに基づくプッシュアルゴリズムを提案した。最後に,一般的UCIデータセットとH省の全人口データセットを用いて実験を行い,結果は,MSCSUAととが効果的で実行可能であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クリギング ,  クラスタ化 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 概念階層 ,  画像データ ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Multi-scale ,  Clustering ,  Scale conversion ,  Multi-scale clustering mining ,  Kriging

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)