文献

J-GLOBAL ID：202002223385364411   整理番号：20A0493244

体積と表面積に基づくクラスタ妥当性指数【JST・京大機械翻訳】

Volume and Surface Area-Based Cluster Validity Index

著者 (3件)： Li Qi (School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Yue Shihong (School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Ding Mingliang (School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 24170-24181  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： クラスタ妥当性指標は,クラスタリング結果の品質を評価する上で重要な役割を果たす。しかしながら,既存の妥当性指標の大部分は試行錯誤戦略を取り,それらの正当性はクラスタ間距離の測定だけでなく,特定のクラスタリングアルゴリズムとデータ構造にも依存する。その結果,これらの指標の応用は実際に制限される。本論文では,まず第一に,2次元データ空間における全クラスタの全表面積と体積を定義し,それにより,クラスタの様々な数の間のそれらの自然な相互関係を回復させた。これに基づいて,新しい妥当性指標を提案して,任意のデータセットのクラスタ化結果を直接評価した。これは,いかなる試行錯誤過程,クラスタ化アルゴリズム,データ構造,またはクラスタ間距離の測定を必要としない。高次元データ空間の場合,すべてのクラスタは多次元スケーリング変換を通して2次元データ空間における正規化サイズの球状クラスタに変換される。典型的な合成データセットの2つのグループと様々な特性を持つ実際のデータセットを用いて,新しい妥当性指標を検証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  表面積 ,  アルゴリズム ,  高次元 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  データ構造 ,  二次元 ,  正規化
準シソーラス用語： 高次元データ ,  クラスタリングアルゴリズム ,  有効性インデックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 体積 ,  表面積 ,  クラスタ妥当性 ,  指数