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J-GLOBAL ID：201802222215293154   整理番号：18A1621810

k平均クラスタ化に基づく特徴選択アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection Algorithm Based on K-means Clustering

著者 (7件)： Tang Xue (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Dong Min (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Bi Sheng (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Pei Maofeng (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Cao Dan (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Xie Cheche (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Chi Sunhuang (School of Computer Science&Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBER  ページ： 1522-1527  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： 特徴選択アルゴリズムの性能を改善するために,K平均クラスタリングに基づく特徴選択アルゴリズムを設計した。このアルゴリズムは,特徴をクラスタ化するために,余弦距離に基づくK平均クラスタリングのアイデアを利用し,得られた特徴部分集合には強い相関があり,冗長性がない。実験結果は,K平均クラスタリングに基づく特徴選択アルゴリズムが分類タスクに対して高い効率を有し,短い実行時間を有するので,アルゴリズムは特徴選択に対して強い実用性を有することを示した。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： 冗長性 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  部分集合 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： 実用性 ,  実行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平均 ,  クラスタ化 ,  特徴選択 ,  アルゴリズム