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文献
J-GLOBAL ID:201702266503870949   整理番号:17A1257244

スペクトルクラスタリングを埋込んだt分布確率的近傍【Powered by NICT】

t-Distributed stochastic neighbor embedding spectral clustering
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: IJCNN  ページ: 1628-1632  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:
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t-SNE(確率的近傍埋込み)次元縮小法とスペクトルクラスタリングに基づく高次元データセットをクラスタリングするために新しいトポロジー的クラスタリング手法を紹介した。スペクトルクラスタリング法は,隣接行列を構築し,計算コスト,対応するLaplace行列[1]の固有分解を計算する必要があると大規模データセットに適用することは容易ではない。この問題の問題の一つは,データセットをクラスタ化するために前の次元性を低減することである。visulaizationに対して良好な結果を行うt-SNE法は,非常に大きなデータセットの使用が容易となることを低次元空間におけるデータ集合の射影を可能にした。学習過程であるt-SNEを用いた次元を低減し,クラスタリング精度を増加させることにより,データセットのトポロジーを保存するために可能にするであろう。いくつかの実データセットを用いたこの方法の能力を示した。結果は,クラスタ化結果と高速の良好な品質を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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