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J-GLOBAL ID：201802219639771796   整理番号：18A1744894

フラクタル理論に基づくマルチスケール分類尺度推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Scaling-up Algorithm of Multi-scale Classification Based on Fractal Theory

著者 (4件)： Li Jiaxing (河北師范大学数学与信息科学学院 石家庄050024) ,  Zhao Shuliang (河北師范大学河北省計算数学与応用重点実験室 石家庄050024) ,  An Lei (河北師范大学数学与信息科学学院 石家庄050024) ,  Li Zhangjing (河北師范大学数学与信息科学学院 石家庄050024)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： z1  ページ： 453-459  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 現在、マルチスケールデータマイニングの研究の多くは空間画像データに集中し、一般データセット上の研究はすでに成果があり、主にマルチスケールクラスタリング及びマルチスケール関連規則を含むが、一般データ下の分類に関する研究はまだない。フラクタル理論のアイデアを結合して,マルチスケールデータマイニングの理論,知識,および方法を分類の分野に適用して,次に,ハウシアン距離(HD)に基づく類似性測度を提案する。以前の重みの経験的定義と比較して,一般化フラクタル次元の類似性定義の重みづけにより,類似性測度の精度を改善した。マルチスケール分類スケールアップアルゴリズム(Multi-ScaleClassificationScaling-UpAlgorithm,MSCSUA)を提案した。実験は,4つのUCIベンチマークデータセットと1つの実データセット(H省の部分人口)を用いて,マルチスケール分類のアイデアが実現可能であり,そして,MSCSUAアルゴリズムの性能がSLAD,KNN,およびMSCSUAの性能より優れていることを示した。DecisionTreeとLIBSVMアルゴリズム。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  フラクタル次元 ,  ベンチマーク ,  重みづけ ,  クラスタ化 ,  データマイニング ,  *アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： 画像データ ,  *推定アルゴリズム ,  *マルチスケール ,  フラクタル理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Multi-scale data mining ,  Multi-scale classification ,  Fractal theory ,  Scaling-up

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： フラクタル理論 ,  マルチスケール ,  分類 ,  尺度 ,  推定アルゴリズム