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J-GLOBAL ID：201802222909670754   整理番号：18A0444006

K平均アルゴリズムの最適化:アントコロニー最適化法【Powered by NICT】

Optimization of K-means algorithm: Ant colony optimization

著者 (2件)： Reddy T Namratha (Dept of Computer Science & Engineering, JNTUH College of Engineering, Hyderabad, India) ,  Supreethi K. P. (Dept of Computer Science & Engineering, JNTUH College of Engineering, Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCMC  ページ： 530-535  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： 汎用性と簡便性のあるクラスタリングアルゴリズムの重要性が近年大きなデータ成長に不可欠になってきている。K-平均クラスタ化は簡単であるがエレガントなものなクラスタリングアルゴリズムである。しかしK平均アルゴリズムはその欠点を持ち,初期クラスタ中心とアルゴリズムへの依存性は,局所最小値に収束する傾向がある。これらの欠点を克服するために,アリコロニー最適化は,伝統的なk-meansクラスタリングアルゴリズムを改善するために適用した。K-平均におけるアリを用いた二つの方法を本論文で提示した。第一の方法ではアリはランダムウォークに向かうことが許されるとデータ項目を採りあげた。特定のデータ項目のピックアンドドロップ確率を計算した。これらの値は,データが同一クラスタのままか,あるいは他のクラスタに移動するかどうかを決定した。アリを無作為にデータ項目をさせることの代わりに第二の方法では,ピックと液滴を計算し,アリは他のクラスタに移す必要が最も高い確率を持つデータ項目に歩行させた。エントロピーとF測定は,品質尺度と考えられている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 液滴 ,  クラスタ化 ,  エントロピー ,  クラスタ ,  品質 ,  酔歩 ,  汎用性 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  簡便性 ,  *アリコロニー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平均 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  アントコロニー最適化