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J-GLOBAL ID：201002275974062277   整理番号：10A0449780

量子化ベースのクラスタリングアルゴリズム

Quantization-based clustering algorithm

著者 (3件)： YU Zhiwen (School of Computer Sci. and Engineering, South China Univ. of Technol., CHN) ,  YU Zhiwen (Dep. of Computer Sci., City Univ. of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong) ,  WONG Hau-san (Dep. of Computer Sci., City Univ. of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 8  ページ： 2698-2711  発行年： 2010年08月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 量子化ベースのクラスタリングアルゴリズム(QBCA)を提案して,大量のデータ点を効率よくクラスタリングした。これまでのクラスタリングアルゴリズムとは違って,QBCAでは,アルゴリズムの計算時間を重要視している。とくにQBCAでは,量子化関数により,データ点をヒストグラムビンの集合にまず割り当てる。つぎにこの点分布に従って,クラスタの初期中心を決定する。さいごにQBCAは,データ点レベルではなくヒストグラムビンレベルで,クラスタリングを実行する。さらに二つの手法を提案して,QBCAの性能をさらに改善した:1)縮小プロセスをヒストグラムビンの上で実行して,距離計算の数を低減し,2)階層構造を構築して,ヒストグラムビンの効率の高いインデクシングを実行した。最後にQBCAの性能を理論的かつ実験的に解析し,この手法が,1)実装が容易で,2)クラスタの同定が有効で,3)現在の最先端のクラスタリング手法の多くのものより効率が高いことを示した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *量子化 ,  *クラスタ化 ,  CPU時間 ,  ヒストグラム ,  階層構造 ,  索引作成 ,  性能分析 ,  実証実験

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 量子化 ,  クラスタリングアルゴリズム