抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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クラスタリングは,データ解析のための基本的なツールである。典型的には,データの全ての属性は,クラスタリングのために用いた。しかし,属性のセットは,意味のあるサブセットに分けることができるならば,それは各サブセットのデータをクラスタ化するために有効であるかもしれない。本論文では,特徴ベクトルの要素に意味のあるサブセットへの集合を分割する方法を提案した。要素間の依存性を考慮して,クラスタリングのための計量として使用されている相関。最適化問題を効果的に解決するために,グラフカット技術を用いた。要素の集合を部分集合に分ける後,クラスタリングは,各サブセットに対して行った。手書き画像データベースを用いた実験によって,本手法の有効性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】