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J-GLOBAL ID：201102211662635392   整理番号：11A1409825

K-平均クラスタ化アルゴリズムにおけるクラスタの最適数決定のための新しい方法

New method for determining optimal number of clusters in K-means clustering algorithm

著者 (3件)： Zhou Shibing (School of Information Technol., Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi) ,  Xu Zhenyuan (School of Information Technol., Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi) ,  Tang Xuqing (School of Sci., Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 46  号： 16  ページ： 27-31  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： K-平均クラスタ化アルゴリズムは,クラスタの数が一定であり,初期のクラスタ化センタをランダムに選択するのを前提に,データセットをクラスタ化する。一般にkの値はあらかじめ確認することができず,ランダムに選択された初期のクラスタ化センタはクラスタ化結果を不安定にする。K-平均クラスタ化アルゴリズムにおけるクラスタの最適数決定のための新しい方法を,クラスタの数の検索範囲の上限k_(最大)であるAPでクラスタの数を作り出すようにして,シルエット有効性指標を選択し,最大と最小の距離アルゴリズムに基づく初期のクラスタ化センタを設定することで,クラスタ化品質を分析してクラスタの最適数を決定するために提示する。シミュレーション実験と分析は上記のアルゴリズムの実現可能性を実証する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  平均値 ,  シミュレーション ,  集合 ,  実現可能性 ,  有効性
準シソーラス用語： 平均 ,  シミュレーション実験 ,  データセット

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平均 ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  クラスタ