文献

J-GLOBAL ID：202002223513291774   整理番号：20A2691289

情報理論の観点におけるクラスタリング結果の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Clustering Results in the Aspect of Information Theory

著者 (1件)： Grabusts Peter (Rezekne Academy of Technologies Faculty of Engineering,Rezekne,Latvia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITMS  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： クラスタリングは,この集合の要素間の類似性または差異の兆候を考慮して,与えられた集合における可能なグループを見つけるプロセスである。クラスタ分析において,いくつかの方法でデータを分類するか,または与えられたデータにおける規則性を見つける必要があるので,「規則性」の概念は知的データ処理システムの文脈においてますます重要性を増している。これらのデータの比較の尺度である,異なるデータの類似性または差異である,データがどのように互いに関連するかを見つける必要がある。そのような目的のために,様々なクラスタリングアルゴリズムを用いて,ある基準に従ってデータをグループに分割する。この文脈では,クラスタ内の点間の距離を意味する。エントロピークラスタリングの既存の方法は,クラスタ化の問題に対する情報理論的アプローチである。本研究では,クラスタリング品質の評価をクラスタリング品質基準と情報理論概念の文脈で行なった。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： エントロピー ,  *情報理論 ,  データ処理システム ,  *クラスタ化 ,  規則度 ,  *クラスタ ,  クラスタ分析 ,  類似性 ,  品質基準
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 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報理論 ,  観点 ,  クラスタリング ,  評価