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J-GLOBAL ID：201902243955758148   整理番号：19A0492602

知覚空間におけるクラスタリングのための速度歪理論【JST・京大機械翻訳】

Rate-Distortion Theory for Clustering in the Perceptual Space

著者 (4件)： Bardera Anton (Graphics and Imaging Laboratory, University of Girona, 17003 Girona, Spain) ,  Bramon Roger (Graphics and Imaging Laboratory, University of Girona, 17003 Girona, Spain) ,  Ruiz Marc (Graphics and Imaging Laboratory, University of Girona, 17003 Girona, Spain) ,  Boada Imma (Graphics and Imaging Laboratory, University of Girona, 17003 Girona, Spain)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 9  ページ： 438  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模データ集合から関連情報を抽出する方法は,データ可視化における主要な課題になった。類似性計量に従ってデータをグループに分類するクラスタリング技術は,この問題に取り組むための適切な戦略である。一般的に,これらの技術は可視化に先立つ独立したステップとしてデータ空間に適用される。本論文では,元のデータと最終可視化の間の相互情報を最大化することにより,知覚空間上のクラスタリングを提案した。この目的で,最小信号歪で最大圧縮データを達成できるレート歪理論に基づく新しい情報理論フレームワークを示した。このフレームワークを用いて,クラスタリング過程の間の情報損失を最小化する可視化プロセスを設計する方法論を提案した。散乱プロット,並列座標,および要約木のような異なる可視化技術における提案方法論の3つの応用例を提示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報理論 ,  信号歪 ,  可視化 ,  *クラスタ化 ,  散乱 ,  類似性
準シソーラス用語： 情報可視化 ,  可視化技術 ,  レート歪み理論 ,  データ可視化 ,  大規模データセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 情報可視化 ,  速度歪理論 ,  クラスタリング ,  情報理論

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (47件)：

• Ko, S.; Maciejewski, R.; Jang, Y.; Ebert, D.S. MarketAnalyzer: An Interactive Visual Analytics System for Analyzing Competitive Advantage Using Point of Sale Data. Comput. Graph. Forum 2012, 31, 1245-1254.
• ElHakim, R.; ElHelw, M. Interactive 3d visualization for wireless sensor networks. Vis. Comput. 2010, 26, 1071-1077.
• Chen, T.; Lu, A.; Hu, S. Visual storylines: Semantic visualization of movie sequence. Comput. Graph. 2012, 36, 241-249.
• Fayyad, U.; Grinstein, G.G.; Wierse, A. (Eds.) Information Visualization in Data Mining and Knowledge Discovery; Morgan Kaufmann Publishers Inc.: San Francisco, CA, USA, 2002.
• Liu, S.; Cui, W.; Wu, Y.; Liu, M. A Survey on Information Visualization: Recent Advances and Challenges. Vis. Comput. 2014, 30, 1373-1393.

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  歪 ,  理論