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J-GLOBAL ID：202002214555253353   整理番号：20A1866205

部分空間におけるメディアン周囲のクラスタ発見のための重みベース探索【JST・京大機械翻訳】

Weight-based search to find clusters around medians in subspaces

著者 (4件)： Peignier Sergio (Univ Lyon, Villeurbanne, France) ,  Rigotti Christophe (Univ Lyon, Villeurbanne, France) ,  Rossi Anthony (Univ Lyon, Villeurbanne, France) ,  Beslon Guillaume (Univ Lyon, Villeurbanne, France)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SAC ’18  ページ： 471-480  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： いくつかのクラスタリングパラダイムが存在し,解析者ツールボックスに相補的な異なる技術をもたらし,それぞれそれ自身のメリットと興味を持っている。これらの技術の中で,K中央値アプローチはノイズと異常値に対してロバストであると認識され,多くの異なるアプリケーション(例えば施設位置)を有する重要な最適化タスクである。部分空間クラスタリングの文脈において,いくつかのパラダイム(例えば,重心ベース,セルベース)を研究し,一方,メディアンベースのアプローチはあまり注目されていない。さらに,標準部分空間クラスタリング出力(例えば重心,メドイド)を用いて,中央値の周りで分散を最適化するクラスタメンバーシップを計算する直接的手順はない。本論文では,相補的ツールとしての中央値ベース部分空間クラスタリングの使用について提案した。実際,このようなアプローチが,十分に確立されたパラダイムと比較して,満足な品質クラスタを示し,一方,メディアンは,ユーザアプリケーション(ノイズ/異常値と位置最適性に対するロバスト性)に依存して,まだ自分の関心を持っていることを示した。本論文では,確率的局所探索ステップを用いた重みベース丘陵上昇アルゴリズムがクラスタを生成するのに十分であることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  雑音 ,  重心 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  応用プログラム ,  異常値 ,  ロバスト性 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： ツールキット ,  *部分空間 ,  最適性 ,  部分空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： メディアン ,  部分空間クラスタリング

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： メディアン ,  クラスタ ,  発見 ,  探索