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J-GLOBAL ID：201702273865680597   整理番号：17A1733070

文書クラスタリングへの応用を考慮したK medoidsに基づいたクラスタリングスキーム【Powered by NICT】

A K-medoids based clustering scheme with an application to document clustering

著者 (1件)： Onan Aytug (Department of Software Engineering, Manisa Celal Bayar University, Manisa, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 354-359  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： クラスタリングは,重要な教師なしデータ解析法,類似性に基づくクラスタにデータオブジェクトを分割である。クラスタリングを研究し,適用した多くの異なる分野における,パターン認識,データマイニング,決定科学と統計を含む。クラスタリングアルゴリズムは,主に階層的分割クラスタリングアプローチに分類できる。メドイド(PAM)分配は,分割クラスタリングアルゴリズム,異常値に敏感でないが,メドイドの貧弱な初期化により大きく影響を受ける。本論文では,PAMアルゴリズムにおけるメドイドの貧弱な初期化の問題を克服するために無作為化シーディング法を増大させた。提案アプローチ(PAM++)は,テキスト文書クラスタリングベンチマーク上で他の分割クラスタリングアルゴリズム,K-meansとK-平均++のようなと比較し,F値の観点から評価した。実験の結果は,無作為化播種はテキスト文書クラスタリングにPAMアルゴリズムの性能を改善できることを示す。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： *クラスタ ,  ベンチマーク ,  データマイニング ,  データ解析 ,  異常値 ,  類似性 ,  *クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  パターン認識
準シソーラス用語： F値 ,  テキスト ,  シーディング ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *文書クラスタ化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文書 ,  クラスタリング ,  応用 ,  スキーム