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J-GLOBAL ID：201702271858219780   整理番号：17A1351383

逐次可能性1平均クラスタ化【Powered by NICT】

Sequential possibilistic one-means clustering

著者 (2件)： Runkler Thomas A. (Siemens AG, Corporate Technology, 81730 Munich, Germany) ,  Keller James M. (Electrical Engineering and Computer Science Department, University of Missouri-Columbia, Columbia, MO 65211, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FUZZ-IEEE  ページ： 1-6  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： ファジィc-平均(FCM)クラスタリングは,異常値や雑音に敏感であることが知られている。可能性c-平均(PCM)は,異常値や雑音に対してよりロバストであることが報告されているが同時クラスタをもたらす可能性がある。を連続的にクラスタを見出し,初期化のための以前に見出されたクラスタを考慮し,同時クラスタを無視する連続可能性一つの手段(SP1M)と呼ばれるPCMの変異体を導入した。良く知られたBIRCHベンチマークデータセットとBIRCHの二変異体を用いた実験により,SP1Mデータに含まれるクラスタの非常に大きな割合を,多くのクラスタ更新段階として約2倍とすることができたが,FCMとPFMより有意に速いことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 異常値 ,  雑音 ,  *クラスタ化 ,  ロバスト性 ,  曖昧さ ,  *クラスタ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 可能性 ,  平均 ,  クラスタ化