文献

J-GLOBAL ID：201702272434458171   整理番号：17A1351638

SHCoClust,スケーラブルな類似性に基づく階層的共クラスタリング法とその応用テキストコレクション【Powered by NICT】

SHCoClust, a scalable similarity-based hierarchical co-clustering method and its application to textual collections

著者 (3件)： Wang Xinyu (Universite ́ de Lyon, Lyon 2, ERIC EA3083, 5, av. Pierre Mende`s France, 69676 Bron Cedex, France) ,  Ah-Pine Julien (Universite ́ de Lyon, Lyon 2, ERIC EA3083, 5, av. Pierre Mende`s France, 69676 Bron Cedex, France) ,  Darmont Jerome (Universite ́ de Lyon, Lyon 2, ERIC EA3083, 5, av. Pierre Mende`s France, 69676 Bron Cedex, France)
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： 非階層的な文書クラスタリング法との比較,K-means法のような,より有利である,階層的クラスタリングはクラスタの内部接続を明らかにする能力を持つ理由のための階層的クラスタ化と共クラスタリング法,共クラスタリングは,データインスタンスと特徴のクラスタを得ることができた。階層における組織化共クラスタと共クラスタ内発見クラスタ階層に注目し,本論文では,SHCoClust,スケーラブルな類似性に基づく階層的コ クラスタリング法を提案した。ユニゾンの標記利点を有することを除いて,SHCoClustであるカーネル関数を採用し,内積の利用のおかげですることができた。さらに,0と1の間の全ての類似性を持つ,SHCoClustの入力はしきい値によるsparsifiedでき,少ないメモリーと,少ない時間は貯蔵と計算に必要である。SHCoClustスケーラビリティ,すなわち,還元および限られた計算資源を持つ比較的大きなデータセットを処理する能力を与える。著者らの実験は,SHCoClustは従来の階層的クラスタリング法の性能を著しく上回ることを実証した。添加では,線形カーネルおよびGaussカーネルにより得られた入力類似性行列をsparsifying,SHCoClustであるクラスタリング品質を保証するために,その入力はsparsifiedされた。その結果,86%まで時間利得と平均75%記憶利得を達成した。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： 利得 ,  線形性 ,  内積 ,  *類似性 ,  *クラスタ ,  記憶装置 ,  品質 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： Gaussカーネル ,  計算資源 ,  Kernel関数 ,  階層的クラスタリング ,  文書クラスタ化 ,  *クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  クラスタリング法 ,  応用 ,  コレクション