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J-GLOBAL ID:202002217148904775   整理番号:20A2150520

ユークリッド距離,キャンベラ距離およびマンハッタン距離を用いた重心間K平均性能の比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative Analysis of Inter-Centroid K-Means Performance using Euclidean Distance, Canberra Distance and Manhattan Distance
著者 (3件):
資料名:
巻: 1566  号:ページ: 012112 (6pp)  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5565A  ISSN: 1742-6588  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)
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クラスタリングは,データ間の必要なレベルに基づくデータまたはオブジェクトをグループ化するのに必要な方法であり,K平均は,その実装において容易に使用できるクラスタ化方法の1つであり,データ中心に従ってこの方法にいくつかの追加があり,そして,データ間の距離の重みづけに関して,伝統的に,K-平均のデータの間の距離の重みづけを,ユークリッド距離,Canberra距離およびManhattan距離を用いて行い,そしてそれは,Z-スコアおよびMin-Max正規化法の組合せによって作り出される方法から作り出される精度の重み付けを,そして,この方式を,Z-スコアおよびMin-Max正規化法の組合せによって作り出して,そして,この方法を用いて,この方式を,Z-スコアおよびMin-Max正規化法の組合せによって,作り出すことができ,そして,それを,Silhouette係数法を用いて,クラスタ均一性試験を実行した。この方法の結果は,Canberra法がIrisデータセット上でEuclidおよびManhattanより優れていることを示し,ZスコアおよびMin-MaxによるCanberra組合せ法は,正規化方法37.44%から67.46%の使用なしにガラス上の値を増加でき,Zスコアおよび56.52%使用Min-Maxを用いて,Silhouette係数の平均値の増加を使用した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (4件):
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