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J-GLOBAL ID：201702262193739559   整理番号：17A1528113

k-平均値に基づくDBSCANアルゴリズムの動的パラメータ選択法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

k-means based method for dynamically selecting DBSCAN algorithm parameters

著者 (2件)： Wang Zhaofeng (軍械工程学院 電子与光学工程系,石家庄,050003) ,  Dan Ganlin (軍械工程学院 電子与光学工程系,石家庄,050003)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 3  ページ： 80-86  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： DBSCANクラスタリングアルゴリズムのEpsとMinPtsのパラメータ選択問題を解決するために,領域に依存しないパラメータの動的選択法を提案した。まず第一に,k-平均アルゴリズムに基づくデータセットを予備的にクラスタ化して,クラスタ化における最大の最小距離法を用いて初期クラスタ中心を決定した。第二に,k-平均クラスタ化の結果に従って,サンプルの間の距離の分布を計算し,最大のサンプル対数を持つ距離値を対応するクラスのEps値として選択し,EpsによってMinPts値を得た。最終的に,DBSCANアルゴリズムを改良して,現在のカーネルのk-平均クラスタ化に対応するEpsによって,適応的にその操作値を調整することができた。上記の考えを未知のプロトコル条件下でのビットストリームクラスタ分析に適用し,結果は,ユーザがEpsとMinPtsを指定しない条件で,満足なクラスタリング結果を得ることができ,アルゴリズムの適用性と精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ分析 ,  クラスタ ,  *アルゴリズム ,  対数 ,  適応性 ,  クラスタ化 ,  プロトコル
準シソーラス用語： ビットストリーム ,  最小距離 ,  *パラメータ選択 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *選択法 ,  *動的パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： clustering ,  Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN) algorithm ,  parameter selection ,  k-means algorithm ,  unknown protocol

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 平均値 ,  アルゴリズム ,  動的パラメータ ,  選択法 ,  提案