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J-GLOBAL ID：201702246583935054   整理番号：17A1733111

ファジィ近傍に基づくクラスタリングアルゴリズムの空間複雑性の低減【Powered by NICT】

On reducing space complexity of fuzzy neighborhood based clustering algorithms

著者 (2件)： Atilgan Can (Department of Computer Science, Dokuz Eylul University, Izmir, Turkey) ,  Nasibov Efendi (Department of Computer Science, Dokuz Eylul University, Izmir, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 577-579  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 密度ベースのクラスタリングにおけるファジィ近傍関係を用いて,ファジィ結合点(FJP)アルゴリズムのような,よりロバストで自律アルゴリズムが得られた。ファジィ近傍に基づくクラスタリング法は十分に高速であることが証明される,千のデータの十年は第二の下で扱うことができるようにもかかわらず,空間複雑性は律速因子である。本研究では,低空間複雑さで形質転換したFJPアルゴリズムを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  ロバスト性 ,  *曖昧さ ,  律速 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  自律性 ,  *複雑性 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィ ,  近傍 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  複雑性