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J-GLOBAL ID：202002231430422351   整理番号：20A1152316

K平均最適化手法【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Advanced K-means Algorithm

著者 (1件)： Deng Binyue (重慶文理学院 電子信息与電气学院,重慶,402160)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 41  号： 2  ページ： 188-192  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： k-meansアルゴリズムは信号処理におけるベクトル量子化法であり、現在、クラスタ分析方法としてデータマイニング領域に流行している。データマイニング技術では,しばしばクラスタリング法を用いるが,k-meansアルゴリズムは,最も典型的で,最も一般的で,最も実用的で,最も広く用いられるクラスタリングアルゴリズムとして,簡単で操作しやすいなどの利点を有する。しかし,このアルゴリズムは,クラスタ中心の数,初期クラスタ中心,局所最適に陥りやすく,アルゴリズムの時間複雑性を大きくし,得られたクラスタリング結果はk値と設定の初期クラスタリング中心の影響を受けやすく,これらの問題に対処する。本論文では,k-meansアルゴリズムの改良方法を紹介し,その利点と欠点を分析し,最適化手法の次の研究方向を提案した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化手法 ,  信号処理 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  クラスタ分析 ,  ベクトル量子化 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 複雑性 ,  k-means法 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  クラスタリング法 ,  データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 平均 ,  最適化手法