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J-GLOBAL ID：201702216435337780   整理番号：17A1490189

ファジィ近傍を用いた混合型データのためのエントロピーに基づく密度ピーククラスタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

An entropy-based density peaks clustering algorithm for mixed type data employing fuzzy neighborhood

著者 (5件)： Ding Shifei (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Du Mingjing (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Sun Tongfeng (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Xu Xiao (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Xue Yu (School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 133  ページ： 294-313  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： クラスタリングアルゴリズムは,データを簡単に数値を含むという仮定に依存している。実際では,数値的およびカテゴリ的属性を含むデータセットを実世界タスク中に遍在し,そのようなデータの効果的な分類は重要であるが困難な問題である。現在最もアルゴリズムは初期化に敏感であり,は一般的に非球形分布データには適さない。このために,ファジィ近傍(DP MD FN)を用いた混合型データのためのエントロピーに基づく密度ピーククラスタリングアルゴリズムを提案した。最初に,均一な基準を持つカテゴリーあるいは数値属性のための新しい類似性測度を提案した。類似性測度はカテゴリーと数値の間の特徴変換とパラメータ調整を避けるために提案した。密度ピーククラスタリング法を用いたこのエントロピーに基づく戦略を統合した。添加では,元のアルゴリズムのロバスト性を改善するために,局所密度を再定義する関係ファジィ近傍を用いた。に加えて,クラスタ中心を自動的に選択するために,γグラフを導入して開発した簡単な定量戦略。この方法は三種類のデータを扱うことができる数値的,カテゴリ的,および混合型データ。従来のクラスタリングアルゴリズムと提案アルゴリズムの性能を比較し,Kモード,Kプロトタイプ,KL FCM GM,EKPとOCILなど。異なるベンチマークデータセット上での実験を行い,提案したアルゴリズムの有効性とロバスト性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： プロトタイプ ,  *アルゴリズム ,  *曖昧さ ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  *エントロピー ,  測度 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  特徴変換 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エントロピー ,  密度ピーククラスタリング ,  混合型データ ,  ファジィ近傍

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ ,  近傍 ,  エントロピー ,  密度 ,  クラスタリングアルゴリズム