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J-GLOBAL ID：201702275242227076   整理番号：17A0143273

グラフの生成によるクラスタ化【Powered by NICT】

Clustering by Creating a Graph

著者 (5件)： Wang Yiwen ,  Zhang Haolan ,  Huang Ke ,  Yu Changbin ,  Cui Honglei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CIS  ページ： 499-502  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,新しいグラフベースクラスタリングアルゴリズム(GC)を示した。GCは二つの主要な段階を含む:第一段階は,グラフを中心として重要なノードを見つけることである,第二段階は各データ点をそれぞれの中心にすることである。中心はグラフ観点から選択した。8データセット上での実験結果により,GCはk-means法,k-メドイド,階層的クラスタリングとGauss混合モデルよりも良いことを示した。さらに,クラスタリングアルゴリズムの最も重要なパラメータは,クラスタKの数で比較アルゴリズム必要性Kはクラスタの真の数に設定した。しかしGC,唯一必要なものは,Kはクラスタの真の数よりも小さくないことである。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 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  Gauss混合モデル ,  階層的クラスタリング ,  k-means法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： グラフ ,  クラスタ化