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J-GLOBAL ID：201702260751470006   整理番号：17A0530473

多世代表点に基づく大規模データファジィクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy clustering algorithm based on multiple medoids for large-scale data

著者 (2件)： Chen Aiguo (School of Digital Media,Jiangnan University) ,  Wang Shitong (School of Digital Media,Jiangnan University)
資料名： Kongzhi yu Juece  (Kongzhi yu Juece)
巻： 31  号： 12  ページ： 2122-2130  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2107A  ISSN： 1001-0920  CODEN： KYJUEF  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： 従来のファジィクラスタリングアルゴリズムは,大規模データシナリオにおいて,すべてのデータをロードすることができないので,クラスタ化データの潜在的構造と,個々の代表点における情報量不足の問題を記述する。本論文は,マルチ世代表点に基づく大規模データファジィクラスタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,大規模データをブロックすることによって,各ブロックをクラスタ化する際に,多くの代表的ポイントを用いて捕捉したデータの潜在的構造と各種類の情報を記述し,代表的点とシミュレーションデータセットと実際のデータセットに関する3つの実験は,提案したアルゴリズムの有効性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  情報量
準シソーラス用語： *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： large-scale data ,  fuzzy clustering ,  incremental clustering ,  multiple medoids

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模データ ,  ファジィ ,  クラスタリングアルゴリズム