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J-GLOBAL ID：201802213194037482   整理番号：18A1907973

k-Medoidsクラスタ化における内部検証指標の距離行列事前キャッシングと分散計算【JST・京大機械翻訳】

Distance Matrix Pre-Caching and Distributed Computation of Internal Validation Indices in k-medoids Clustering

著者 (3件)： Martino Alessio (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, University of Rome “La Sapienza”, Via Eudossiana 18, Rome, Italy) ,  Rizzi Antonello (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, University of Rome “La Sapienza”, Via Eudossiana 18, Rome, Italy) ,  Mascioli Fabio Massimo Frattale (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, University of Rome “La Sapienza”, Via Eudossiana 18, Rome, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2018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： 本論文では,k-medoidsクラスタ化における潜在的なスピードアップのための技術について議論する。具体的には,アルゴリズム自体の実行を高速化するだけでなく,クラスタの検証のための良く知られたシルエット指数とDavies-Bouldin指数の評価を高速化するために,ペアワイズ距離行列,k-medoidsクラスタリングアルゴリズムの心臓を事前キャッシングする利点に取り組んだ。そのような事前キャッシングの主な欠点は,それが大規模データセットに適していないことである。この目的のために,更なる貢献は,Apache Spkフレームワークを用いた分散kクラスタ化のために,単純化されたシルエット指数とDavies-Bouldin指数の両方の並列で分散した実装を提案することにある。実世界経路地図データセットに関する結果は,そのような分散実装のロバスト性を示し,また,構造化データに対するそれらの有効性を強調した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 心臓 ,  高速化 ,  ロバスト性 ,  簡素化 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 構造化データ ,  大規模データセット ,  クラスタリングアルゴリズム ,  シルエット ,  クラスタ検証 ,  分散計算 ,  *キャッシング ,  *距離行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラスタ化 ,  検証 ,  指標 ,  距離行列 ,  キャッシング ,  分散計算