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J-GLOBAL ID:201702248678927319   整理番号:17A1455051

エントロピーに基づく確率的共同クラスタ化【Powered by NICT】

Entropy based probabilistic collaborative clustering
著者 (7件):
資料名:
巻: 72  ページ: 144-157  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0611A  ISSN: 0031-3203  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:
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困難なデータセットに取り組むために一緒に働くいくつかのクラスタリングアルゴリズムを含む教師なし機械学習法は,分散データのクラスタリング,マルチエキスパートクラスタリング,マルチスケールクラスタリング解析またはマルチビュークラスタリングのような多数の応用研究の最近の領域である。これらフレームワークの大部分は共同クラスタリングの傘,これの目的は,異なるアルゴリズムで発見された一般的な基本構造を明らかにすることである下で再編成できるデータを解析した。この文脈において,本論文の目的は,多くの以前に提案された方法の限界を協調的フレームワークを提案することである:提案された協調学習法は,それらのクラスタリング解にのみ基づいて研究と異なるファミリーの広範囲クラスタリングアルゴリズムの可能性を著者らの,異なる協調者間の同一プロトタイプを必要とする以前の限界を取り除く。著者らの提案したフレームワークは,協調プロセスのための理論的基礎としての変分EMを用い,以前に述べた共同コンテキストのいずれかに適用することができる。本論文では,主たるアイデアとこの方法の理論的基礎を与え,実データセットでの実験と文献からのデータセットの系列におけるその有効性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  システム・制御理論一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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