文献

J-GLOBAL ID：202002215340287704   整理番号：20A0424373

DBSCAN-KNN-GA:多密度レベルのパラメータフリークラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

DBSCAN-KNN-GA: a multi Density-Level Parameter-Free clustering algorithm

著者 (3件)： Mu Bin (School of Software Engineering, Tongji University, 4800 Caoan Road, Shanghai, China) ,  Dai Meng (School of Software Engineering, Tongji University, 4800 Caoan Road, Shanghai, China) ,  Yuan Shijin (School of Software Engineering, Tongji University, 4800 Caoan Road, Shanghai, China)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 715  号： 1  ページ： 012023 (3pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： DBSCANは,任意の形状を持つクラスタを効果的に発見できるデータセットを解析するための一般的なツールである。しかし,クラスタリング結果の性能がユーザ指定パラメータに大きく依存するという事実に従って,決定が困難な2つの入力パラメータを必要とする。さらに,それは,それらのマルチ密度データセットに適切でないグローバルパラメータを使用した。これらの問題を目的として,異なる密度レベルパラメータをもつDBSCANを実行するためのパラメータフリーアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムを元のDBSCANと比較し,改良DBSCANの性能を評価するために,いくつかの古典的データセットと実験に用いたTLCタクシートリップ記録を選択した。結果は,提案したアルゴリズムが可変密度レベルで自動的にクラスタを検出することができることを示した。オリジナルのDBSCANと比較して,提案したアルゴリズムはより多くのノイズポイントを発見することができて,その実行精度はより高かった。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  雑音 ,  *クラスタ ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： KNN ,  Ga ,  密度