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J-GLOBAL ID：201702217673920313   整理番号：17A1790437

K近傍に基づくファジィ密度ピーククラスタリングアルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy Density Peaks Clustering Algorithm Based on K-nearest Neighbors

著者 (2件)： Zhi Yuan (江蘇聯合職業技術学院常州劉国鈞分院,江蘇常州,213000) ,  Li Zhong (江蘇聯合職業技術学院常州劉国鈞分院,江蘇常州,213000)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 38  号： 4  ページ： 85-90  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  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： 密度に基づくクラスタリングアルゴリズム(Density Peak Clustering,DPC)は非球面データセットを処理するクラスタリング問題に広く使用されているが,アルゴリズムは少ないパラメータを用いてデータセットの処理を実現することができる。しかし,このアルゴリズムにはいくつかの欠点がある。まず、大域変数の設定はデータの局部構造を考慮せず、特に異なるクラスの局部密度の差が大きい場合、いくつかの密度が小さいクラスを無視しやすく、クラスタリング効果は理想的ではない。第二に,DPCは,人工知能データの解析におけるDPCアルゴリズムの重要な欠点である,決定グラフによってクラスタ中心を選択する方法を提案した。そのため、本論文では、K近傍に基づくファジィ密度ピーククラスタリングアルゴリズムを提案し、このアルゴリズムの欠点について改善した。最後に,人工的データセットとUCIデータセットを用いて実験を行い,実験結果は,提案したアルゴリズムが,クラスタ中心を人手で選択することなく,正確にクラスタ数を見つけることができ,高いクラスタリング精度を維持し,アルゴリズムの有効性を証明したことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グラフ ,  *クラスタ ,  人工知能 ,  *クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  *曖昧さ
準シソーラス用語： 非球面 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 近傍 ,  ファジィ ,  密度 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  研究