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J-GLOBAL ID：201802221748449818   整理番号：18A0691797

自然隣接に基づく適応スペクトルクラスタ化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive Spectral Clustering Algorithm Based on Natural Neighbor

著者 (3件)： Zhu Qingsheng (重慶大学 計算机学院,重慶,400044) ,  Fu Piaopiao (重慶大学 計算机学院,重慶,400044) ,  Zhang Cheng (重慶大学 計算机学院,重慶,400044)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 11  ページ： 19-23  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 従来のスペクトルクラスタリングアルゴリズムにおいて,類似のマトリックスを構築する際には,人間の入力スケールパラメータを必要とすることが知られている。それ以外に、その後のk-平均プロセスにおいて、人工的に適切なクラスタ数を入力する必要があるが、以上の二つのパラメータはクラスタリング効果に大きな影響を与える。上記の問題を解決するために,本論文は,自然な隣接に基づく適応スペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,任意のパラメータを入力する必要がなく,完全に自己適応を実現し,主な方法は自然隣接アルゴリズムを用いて各点の間の隣接情報を取得し,その中には自然隣接数,自然逆隣接数,自然近隣集合および自然逆隣接集合が含まれている。実例分析により、多重スケールデータセットの下で流行データの集中において、以上の事前情報を十分に利用して実際の状況と一致する相似マトリックスを構築した。さらに,クラスタ化の数は,近隣の伝播によって得た。このアルゴリズムをいくつかの人工的なデータセットに適用して,スペクトルクラスタリングアルゴリズムと比較して,クラスタリング効果は著しく改良された。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性と優位性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スケールパラメータ ,  *クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  *スペクトル ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  マルチスケール ,  自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spectral clustering ,  natural neighbor ,  adaptive ,  scaling parameter ,  number of clustering

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  スペクトル ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム