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J-GLOBAL ID：201702279082793013   整理番号：17A1269966

グループ間の相違点を用いたグループクラスタリング【Powered by NICT】

Group Clustering Using Inter-Group Dissimilarities

著者 (7件)： Fesehaye Debessay ,  Singaraveluy Lenin ,  Chen Chien-Chia ,  Huang Xiaobo ,  Banerjee Amitabha ,  Zhou Ruijin ,  Somasundaran Rajesh
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDCS  ページ： 1011-1021  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： 種々のシステムは,天然グループを持っている。例えば大規模分散システムでは,仮想および/または物理的デバイスのグループを持つことができる。システムは,また異なった時間間隔で収集した時系列データセットのグループを持つことができる。そのようなグループは通常多次元尺度(特徴)セットにより特性化した。多次元データセットを用いたクラスタリングこのようなグループは様々な応用を有し,異常検出と負荷バランシングのための異なる性能レベルを同定する。伝統的なアルゴリズムは単一時系列データセットをクラスタリングすること及びこのようなグループ多次元計量データセットとに焦点を当てた。本論文では,設計,二組群クラスタリングアルゴリズムの実行と解析を示した。最初のセットは,他の全ての群に対する各群を比較することにより,グループのクラスターを発生するために多くのと呼ばれている。対群の非類似性行列を用いたグループのクラスターを生成するとしてアルゴリズムの第二のセットは対と呼ばれている。両のアルゴリズムは第1のメトリックランキングアルゴリズムを用いたグループ非類似性重みを生成する。は良く知られた機械学習パッケージを拡張し,フロントエンド可視化装置を用いて群クラスタリングアルゴリズムを実装した。VMware vSAN製品の実世界データセットを用いたクラスタリングアルゴリズムを検証した。実験結果は,提案した八つのアルゴリズムのうち7は6詳細な実験のうち少なくとも4の予想されたクラスタを生成できることを示した。6試験中5試験で,8提案アルゴリズムの3が予想されるクラスタを生成することができる。ペアワイズアルゴリズムの一つは,六つの実験の全6で予想されるクラスタを生成することができる。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： 機械学習 ,  *クラスタ化 ,  高次元 ,  可視化 ,  分散系 ,  *クラスタ ,  キャラクタリゼーション ,  負荷分散 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 非類似性 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  異常検出 ,  多次元データ ,  時系列データ ,  時間間隔 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： グループ ,  相違 ,  クラスタリング