文献

J-GLOBAL ID：201102205625671982   整理番号：11A1275960

近傍バランスを考慮した密度ベースクラスタリングアルゴリズム

A Density-Based Clustering Algorithm Concerning Neighborhood Balance

著者 (4件)： Wu Jiawei (Key Lab. of Symbol Computation and Knowledge Engineering ( Jilin Univ. ), Ministry-of-Education, Changchun) ,  Li Xiongfei (Key Lab. of Symbol Computation and Knowledge Engineering ( Jilin Univ. ), Ministry-of-Education, Changchun) ,  Sun Tao (Key Lab. of Symbol Computation and Knowledge Engineering ( Jilin Univ. ), Ministry-of-Education, Changchun) ,  Li Wei (Key Lab. of Symbol Computation and Knowledge Engineering ( Jilin Univ. ), Ministry-of-Education, Changchun)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 47  号： 6  ページ： 1044-1052  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  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： クラスタリングはデータマイニングにおける重要な解析ツールである。密度ベースクラスタリング分析は,非常に大きなデータベースを扱うのに必要なクラスタリング分析法である。既存の密度ベースクラスタリングアルゴリズムの限界と種々の密度のデータを処理する問題を分析することにより,クラスタ境界の不明瞭さ,投影点などの定義,近傍バランス,均衡し得るコア点,境界に薄く散らばった点などを導入した。コア点,近傍点の分布特性を分析した後に,コア点の近傍バランスに関する,密度ベースクラスタリングアルゴリズム,bDBSCAN,をDBSCANの改善のために提案した。このアルゴリズムはその近傍にコア点の投影をすることによりコア点を処理しており,それによりそれらが均衡し得るかどうかを判断している。均衡し得るコア点のみクラスタを形成するために拡張される。このアルゴリズムは,クラスタを任意の形状と種々のデータ分布性質を有効的・効率的に見出すことができ,境界に薄く散らばった点のような雑音を除去できる。理論分析と実験結果は,このアルゴリズムがクラスタリングの精度を改善し,不明瞭なクラスタ間の境界や多量の雑音データ点などの高次元空間データをクラスタリングする困難さを解決することを示した。また,このアルゴリズムのパラメータの選択と影響についても述べた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *データマイニング ,  クラスタ分析 ,  *アルゴリズム ,  *密度

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 近傍 ,  バランス ,  密度ベースクラスタリング ,  アルゴリズム