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J-GLOBAL ID：201702234902723467   整理番号：17A0323690

情報ボトルネックは大規模な生物医学データのための増分ファジィクラスタリング【Powered by NICT】

Information bottleneck based incremental fuzzy clustering for large biomedical data

著者 (2件)： Liu Yongli (School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, Henan 454000, China) ,  Wan Xing (School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, Henan 454000, China)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 62  ページ： 48-58  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  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： インクリメンタルなファジィクラスタリングは,ファジィクラスタリングと漸増的クラスタリングの利点を結合し,従って大きな生物医学文献を分類するのに重要である。データスパース性および高次元性から,従来のアルゴリズムは,しばしば,合理的な結果を生成できず,単一のクラスターにすべてのオブジェクトを割り当てるかもしれない。本論文では,情報ボトルネック,単一パスファジィc-平均(spFCM IB)とオンラインファジィc-平均(oFCM IB)に基づく二種類のインクリメンタルアルゴリズムを提案した。これら二つのアルゴリズムは,各重心と物体の異なる重みを考慮し,重心と対象の間の距離を測定するための相互情報量損失をスコアリングすることで,従来のアルゴリズムを修正した。spFCM IBとoFCM IBはMedlineデータベースから生物医学テキスト抄録の収集をグループ分けするために利用した。実験結果は筆者らのアプローチのクラスタリング性能はこのような顕著な対応物spFCM,spHFCM,oFCMとoHFCMとして,精度の点でより優れていることを示す。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： データベース ,  高次元 ,  重心 ,  *クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  相互情報量 ,  クラスタ
準シソーラス用語： テキスト ,  スコア化 ,  インクリメンタルアルゴリズム ,  スパース性 ,  *ファジィクラスタリング ,  *生物医学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ファジィクラスタリング ,  情報ボトルネック ,  インクリメンタルクラスタリング

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： ボトルネック ,  大規模 ,  生物医学 ,  増分 ,  ファジィクラスタリング