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J-GLOBAL ID：201902237419714939   整理番号：19A0034079

ビッグデータクラスタリングのための修正k平均アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Modified K-Means Algorithm for Big Data Clustering

著者 (4件)： Sengupta Debapriya ,  Roy Sayantan Singha ,  Ghosh Sarbani ,  Dasgupta Ranjan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCI  ページ： 1443-1448  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： Bigデータのクラスタリングは,高度に要求される研究課題であり,特に成長データに対して,社会ネットワークのための非常に一般的な現象であるので,研究者に対するさらなる注意を引き付けている。一般的に静的データと様々なアルゴリズムを扱うクラスタリングアルゴリズムは,それらのそれぞれの命題と円錐に存在し,様々なタイプのデータに適用できる。一次元データを用いてK平均アルゴリズムを考察し,それを修正して,全集合を再クラスタ化することなく,データの頻繁な追加を処理した。さらに,追加データ要素に対する距離行列計算の体積を改善した。提案した修正アルゴリズムにより得られた利点を確立するために,事例研究と共に理論計算を行った。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： 一次元 ,  円錐 ,  事例研究 ,  クラスタ化 ,  命題 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 理論計算 ,  距離行列 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  社会的ネットワーク ,  データクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 平均 ,  アルゴリズム