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J-GLOBAL ID：201402249737927229   整理番号：13A1724679

X平均クラスタリングによって支援した適応乱数部分空間集合分類

Adaptive random subspace ensemble classification aided by X-means clustering

著者 (4件)： Cao Peng (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern University; Key Lab. of Medical Image Computing, Ministry of ...) ,  Li Bo (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern University; Key Lab. of Medical Image Computing, Ministry of ...) ,  Li Wei (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern University; Key Lab. of Medical Image Computing, Ministry of ...) ,  Zhao Dazhe (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern University; Key Lab. of Medical Image Computing, Ministry of ...)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 33  号： 2  ページ： 550-553  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 大規模データ分類に関する低精度と効率課題を解決するために,X平均クラスタリングによって支援した適応乱数部分空間集合分類アルゴリズムを提案する。オリジナルのデータ構造を維持して,自動的に元のデータ空間を複数のクラスタに分離するためにX平均クラスタリングを採用した。そのうえ,適応乱数部分空間集合分類装置は,ロバスト性と精度の改善に,基底部門の多様性を増して,自動的にベース分類装置のサイズについて判断した。実験結果は,提案方法が高次元の大規模データセットにおける精度とロバスト性に関して従来の単一および統計集団分類子を改善した。その上,アルゴリズムの総合能率を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  空間 ,  集合 ,  計算機アルゴリズム ,  データ構造 ,  分類 ,  ロバスト性 ,  統計集団 ,  分類装置
準シソーラス用語： *クラスタリング ,  部分空間 ,  大規模データセット ,  分類アルゴリズム ,  データ分類 ,  実験結果

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 平均 ,  クラスタリング ,  支援 ,  適応 ,  乱数 ,  部分空間 ,  集合 ,  分類