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J-GLOBAL ID：201902278463606401   整理番号：19A2421073

局所固有次元分解による部分空間決定【JST・京大機械翻訳】

Subspace Determination Through Local Intrinsic Dimensional Decomposition

著者 (5件)： Becker Ruben (Gran Sasso Science Institute, L’Aquila, Italy) ,  Hafnaoui Imane (Ecole Polytechnique de Montreal, Montreal, Canada) ,  Houle Michael E. (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Li Pan (Saarland Informatics Campus, Saarbruecken, Germany) ,  Zimek Arthur (Department of Mathematics and Computer Science, University of Southern Denmark, Odense, Denmark)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11807  ページ： 281-289  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Axis-整列部分空間クラスタリングは,一般的に膨大な数の部分空間(特徴組合せ)を通して検索を行い,各部分空間内のクラスタ品質の評価を行う。本論文では,与えられたデータ点を囲む局所近傍の形成に最も重要な寄与を持つ特徴の部分集合を同定する問題に取り組んだ。各点に対して,最近提案された局所的固有次元(LID)モデルを用いて,特徴が最大の局所識別可能性を有するか,または等価的に,データの局所的複雑性を捉えるLIDの要素の数を同定した。本論文では,軸投影に沿ったLIDの推定器を開発し,このLID分解がクラスタ形成を支援する軸整列データ部分空間を示すことができるという予備的証拠を提供した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分集合 ,  *クラスタ ,  品質 ,  アラインメント ,  クラスタ形成 ,  複雑性
準シソーラス用語： 部分空間クラスタリング ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 固有次元 ,  推定 ,  部分空間

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 固有 ,  次元 ,  分解 ,  部分空間