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J-GLOBAL ID：201602270001525796   整理番号：16A0663645

階層的クラスタリングのための効果的な分割-マージ方法

An Effective Divide-and-Merge Method for Hierarchical Clustering

著者 (3件)： LIAO Yan (Gannan Normal Univ., Ganzhou, CHN) ,  HUA Jialin (Gannan Normal Univ., Ganzhou, CHN) ,  ZHU Wensheng (Gannan Normal Univ., Ganzhou, CHN)
資料名： Journal of Computational and Theoretical Nanoscience  (Journal of Computational and Theoretical Nanoscience)
巻： 12  号： 12  ページ： 5547-5554  発行年： 2015年12月 
JST資料番号： W2377A  ISSN： 1546-1955  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報と知識管理の重要な技術であるデータマイニングは,ビッグデータ時代に重要な役割を果たしている。階層的クラスタリングは高い性能を有するが,事前知識の欠如やパラメータ調整の難しさなどの多くの課題に直面している。本論文では,分割-マージ方法論に基づく階層的クラスタリングアルゴリズム(DMHC)を提案した。DMHCでは,データセットを先ずデータブロックと呼ばれるいくつかの小さな均質なサブセットに分割し,次にこれらデータブロックのマージング関係に従ってクラスタ階層を構築した。提案アルゴリズムの利点は下記の通リである:1)目標データセットについての事前知識の必要性が少ない,2)入力パラメータをよく理解でき,容易に調整することができる。いくつかのUCIと実世界のデータセットに関する実験結果は,提案アルゴリズムの有効性を実証した。

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  教師なし学習 ,  *データマイニング ,  知識 ,  パラメータ ,  集合 ,  マージング ,  *分割
準シソーラス用語： *階層的クラスタリング ,  事前知識 ,  データセット ,  マージ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 階層的クラスタリング ,  マージ