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J-GLOBAL ID：201802290801655508   整理番号：18A1202835

プロトタイプに基づくクラスタリングを進化させるための新しい単純な戦略【JST・京大機械翻訳】

A novel and simple strategy for evolving prototype based clustering

著者 (5件)： Marquez David G. (Department of Information and Communications Systems Engineering, University San Pablo CEU, Madrid 28668, Spain) ,  Marquez David G. (Centro de Investigacion en Tecnoloxias da Informacion (CITIUS), University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela 15706, Spain) ,  Otero Abraham (Department of Information and Communications Systems Engineering, University San Pablo CEU, Madrid 28668, Spain) ,  Felix Paulo (Centro de Investigacion en Tecnoloxias da Informacion (CITIUS), University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela 15706, Spain) ,  Garcia Constantino A. (Centro de Investigacion en Tecnoloxias da Informacion (CITIUS), University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela 15706, Spain)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 82  ページ： 16-30  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,「漸進的に忘れる」古いサンプルに重みづけ方式を使用するプロトタイプベースのクラスタを進化させるための新しい戦略を提示した。偽造の速度は,単一の直感的記憶パラメータによって制御できる。この重みづけ方式は,データストリームの平均または共分散のような効率的な動的要約を作成するために用いることができる。この重みづけ方式を用いて,K平均とGauss混合モデルアルゴリズムの進化バージョンを開発した。それらは,オンライン方式で入力データを分析することができて,それらは,基礎データ分布の変化に起因する概念ドリフトを扱うことに向けて特別に獲得される。アルゴリズムは,広範囲の概念ドリフト状況が発生し,特性販売に関連する実際のデータを超えるシミュレーションデータベース上で検証され,データの変化を追跡する能力を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共分散 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  ドリフト ,  重みづけ ,  *プロトタイプ ,  オンラインシステム ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 入力データ ,  Gauss混合モデル ,  データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 進化するクラスタリング ,  データストリーム ,  概念ドリフト ,  Gauss混合モデル ,  K平均 ,  クラスタ進化

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

タイトルに関連する用語 (4件)： プロトタイプ ,  クラスタリング ,  進化 ,  戦略