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J-GLOBAL ID：202002263160998066   整理番号：20A1196006

クラスタリングアルゴリズムの構造発見能力の全体的評価【JST・京大機械翻訳】

Holistic Assessment of Structure Discovery Capabilities of Clustering Algorithms

著者 (2件)： Hoppner Frank (Department of Computer Science, Ostfalia University of Applied Sciences, Wolfenbuettel, Germany) ,  Jahnke Maximilian (Department of Computer Science, Ostfalia University of Applied Sciences, Wolfenbuettel, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11906  ページ： 223-239  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存のクラスタ有効性指数は,クラスタの最適数を決定するために,例えば,それらが導入されたクラスタリングアルゴリズムと同様のバイアスを有することが多い。3つの基準に基づくクラスタリングアルゴリズムの構造発見能力の効率的で全体的な評価を提案した。クラスタ割当のロバスト性または安定性を決定し,その結果におけるクラスタリングアルゴリズムの信頼性として解釈した。次に,この情報を用いてデータをラベル付けし,高密度で分離したデータの領域としてクラスタの概念を用いて安定性評価の一貫性を評価した。安定性,構造,および一貫性の結果としての判定基準は,クラスタリング傾向の判断を含む顕著な指標の典型的なバイアスなしでクラスタリングアルゴリズムの能力を判断するための解釈可能な手段を提供する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  バイアス ,  有効性 ,  判定基準 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 高密度 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  安定性評価 , 【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 (4件)： クラスタリングアルゴリズム ,  発見 ,  能力 ,  評価