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J-GLOBAL ID：202102279811167364   整理番号：21A0101043

重み付け特性を有する弾性ネットワーククラスタリングアルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Clustering Algorithm of Elastic Net with Weighted Characteristics

著者 (3件)： Yi Junyan (北京建筑大学 電气与信息工程学院,北京 100044) ,  Wu Boya (北京建筑大学 電气与信息工程学院,北京 100044) ,  Yong Qiaoling (喀什大学 計算机科学与技術学院,新疆 喀什 844000)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 22  ページ： 55-65  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： クラスタ分析はデータマイニングにおける重要事項のひとつであり,データ解析のための重要なツールである。クラスタ分析において,ノイズ干渉と高次元データクラスタ化の不都合の問題を目的として,加重クラスタリング方向を,弾性ネットワークのために研究した。このアルゴリズムでは,データセットにおける各特徴属性のクラスタ化過程における異なる重要度を考慮し,関連データ点とクラスタ中心点のエネルギー関数を再構築し,弾性ネットワークアルゴリズムの解モデルを利用して,最大エントロピー原理とシミュレーテッドアニーリングの考えを結合して,重み付き特性をもつ弾性ネットワーククラスタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,人工指導訓練を必要とせず,高品質のクラスタリング結果を学習的に解くことができる。異なる次元、異なる数量のランダムデータセットとUCIの実際のデータセットのシミュレーション実験を通じて、アルゴリズムの有効性と安定性を検証した。従来のクラスタリングアルゴリズムと比較して,このアルゴリズムはクラスタリング品質を著しく改善した。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 ,  干渉 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  学習 ,  *ネットワーク ,  *弾性 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  クラスタ分析 ,  高次元 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  データマイニング
準シソーラス用語： エネルギー関数 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重み付け ,  弾性 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  研究