抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,クラスタ化の間の特徴のグループを選択するために,制約されたグループごとのk-平均アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムのアイデアは,それは,ラッソペナルティを介して個々の特徴の重みを制約するだけでなく,グループのlasペナルティによる特徴のグループごとの重みを抑制することである。これらの2つのペナルティの影響の下で,このアルゴリズムはクラスタリングにおいてより良く機能するだけでなく,スパースk-平均アルゴリズムよりも少ない計算時間を有する正確な特徴を得る能力における他のアプローチに匹敵している。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】