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J-GLOBAL ID：201802263754659080   整理番号：18A1732703

Z値に基づく分散密度ピーククラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Distributed Density Peaks Clustering Based on z-Value

著者 (3件)： Lu Jing (沈陽工業大学信息科学与工程学院,遼寧 沈陽,110870) ,  Duan Yong (沈陽工業大学信息科学与工程学院,遼寧 沈陽,110870) ,  Liu Haibo (河北大学計算机科学与技術学院,河北 保定,071002)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 46  号： 3  ページ： 730-738  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 密度ピーククラスタリングアルゴリズムは,任意の形状のクラスタを発見し,クラスタの数を指定する必要がないので,一定の優位性を持つ。しかし,このアルゴリズムは,すべての点の密度と点の間の距離を計算する必要があるので,大規模な高次元データセットを扱うには不適当である。そのため、本論文では、z値に基づく分散密度ピーククラスタリングアルゴリズム、DP-zを提案した。空間z充填曲線を用いて高次元データセットを一次元空間に写像し,データポイントのz値情報に従ってデータセットを分類した。正確な結果を得るためには,グループ間データの相互作用を行い,各点の密度と反発群の値を並列に計算する必要がある。DP-zアルゴリズムは,パケット間のデータ相互作用の際,フィルタリング戦略を採用し,大量の無効距離計算とデータ送信コストを低減し,アルゴリズムの実行効率を改善した。最後に,DP-zアルゴリズムをクラウドコンピューティングプラットフォームで検証し,実験結果は,DP-zアルゴリズムがオリジナルの密度ピーククラスタリングアルゴリズムのクラスタリング結果と同様に,アルゴリズムの実行効率を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *アルゴリズム ,  一次元 ,  *クラスタ ,  パケット ,  フィルタリング ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング ,  データ伝送 ,  距離計算 ,  *z値 ,  高次元データ ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： clustering ,  distributed computing ,  cloud computing ,  z-order curve ,  density peaks

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： z値 ,  密度 ,  クラスタリングアルゴリズム