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J-GLOBAL ID：201802214488101809   整理番号：18A0866477

空間密度類似性測度K-meansアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Spatial-density Similarity Measurement K-means Algorithm

著者 (5件)： Xue Wei (南京農業大学 信息科学技術学院,南京,210095) ,  Yang Rongli (南京農業大学 信息科学技術学院,南京,210095) ,  Zhao Nan (南京農業大学 信息科学技術学院,南京,210095) ,  Xu Huanliang (南京農業大学 信息科学技術学院,南京,210095) ,  Ren Shougang (南京農業大学 信息科学技術学院,南京,210095)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 1  ページ： 53-57  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的K-平均アルゴリズムの欠陥は,初期のクラスタ中心の選択の不安定さ,クラスタ化の効果,非クラスタ型のデータセットの分類効果の不都合など,初期のクラスタ中心の過不足の問題であった。.............................以上の欠点を克服するために、本論文では空間密度類似性測定K-meansアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,拡張可能空間密度の類似性距離測定データ点間の類似性を用いて,密度および距離を,新しい初期クラスタ中心を選択するための相関因子として,そして,クラス内距離に従って,新規クラス中心反復モデルを,提案した。非クラスタ型人工データセットとUCIベンチマークデータセットに関する実験結果は,従来の他の改良K-平均アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより合理的初期クラスタリング中心を得ることができ,任意形状の複雑なデータセットの分布則を反映でき,アルゴリズムがより安定的で,正確であることを示した。.................................................Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ ,  *測度 ,  *類似性 ,  距離測定 ,  クラスタ化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 類似性測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： K-means ,  non-convex type ,  initialcenter ,  similarity measurement

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 類似性 ,  測度 ,  アルゴリズム