抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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データからのマイニングクラスタは多くの応用で重要な努力である。k-平均法は,数値値データをクラスタ化するための一般的で,効率的で,分布フリーのアプローチであるが,カテゴリ値観察には適用しない。kモード法は,ユークリッドをHamming距離で置換し,k-平均目的関数におけるモードとの手段を置き換えることにより,このラックをアドレスする。OTQTと呼ばれるkモードの新しい計算効率の良い実装を提供した。OTQTは,既存のkモードアルゴリズムに検出できない目的関数を改善するために更新を見つけることを証明した。アルゴリズム複雑性による反復当たりわずかに遅いが,OTQTは常に反復当たりより正確で,最終最適に対してほとんど常に速く(いくつかのデータセットでほとんど遅い)。したがって,kモード最適化のための好ましいデフォルトアルゴリズムとしてOTQTを推奨した。【JST・京大機械翻訳】