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J-GLOBAL ID：201802261676397978   整理番号：18A0441869

数値およびカテゴリーデータのための新しい重みベース密度ピーククラスタ化アルゴリズム【Powered by NICT】

A New Weight Based Density Peaks Clustering Algorithm for Numerical and Categorical Data

著者 (4件)： Tong Wuning ,  Wang Yuping ,  Zhong Junkun ,  Yan Wei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIS  ページ： 169-172  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： 物体の潜在的群構造を発見するデータマイニングにとって非常に重要である。既存のクラスタリング手法の多くは純粋に数値的またはカテゴリーデータにのみ適用されるべきであると,ごく少数のアプローチは,最近数値的およびカテゴリ的属性を扱うことができるが,これらの方法はしばしば高い計算コストを必要とする。数値的およびカテゴリ的属性を持つデータを効率的にするために,本論文では,著者らは以下のスキームを用いた新しい手法を提案した。最初に,各カテゴリー属性の重要性の尺度を設計し,この測定に基づいて提案した各カテゴリー属性の重みを生成する方法を考える。数値部分のための距離と重みを持つカテゴリー部分を組み合わせて提案した統一された距離計量。さらに,[1]における法への新しい量を組み合わせた改良した密度ピーククラスタリングアルゴリズムを提案した。最後に,実験結果により,提案アプローチの効率性を示した。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： 距離計 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 計算コスト ,  クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 数値 ,  カテゴリー ,  密度 ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム