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J-GLOBAL ID：202202226354474069   整理番号：22A0982905

最小スパンニング木ベースクラスタ解析:矛盾のないエッジを決定する新しいアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Minimum spanning tree-based cluster analysis: A new algorithm for determining inconsistent edges

著者 (2件)： Saar Fadi (Department of Computer Engineering, Ankara Yildirim Beyazit University, Ankara, Turkey) ,  Topcu Ahmet E. (College of Engineering and Technology, American University of the Middle East, Eqaila, Kuwait)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 9  ページ： e6717  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,グラフベースのデータクラスタリングアルゴリズムは,それらが重心ベースの分割よりむしろ接続性ベースを実行するので一般的になってきた。最小スパニング木(MST)ベースのデータクラスタリングに関連した方法は,MSTグラフから矛盾したエッジを除去することによって,クラスタの任意の形状を認識することができるグラフベースのアルゴリズムのタイプである。すべてのMSTベースのデータクラスタリングアルゴリズムにおいて,矛盾したエッジの定義は,対処する必要がある主要な問題である。MSTグラフにおける最長エッジは,理想条件下で矛盾したエッジとして考えられている。それにもかかわらず,異常値は実世界タスクにおいてしばしば存在し,最も長いエッジ不正確なクラスタ分離指標を作る。本論文では,MSTと臨界距離法を用いた新しいデータクラスタリングアルゴリズムを提案する。提案したアルゴリズムは,MSTベースのデータクラスタ化の主な課題,すなわち,データセットがいくつかの異常値を含む事象においてさえクラスタを得るために矛盾したエッジを特定して除去する。それはユークリッド距離に基づく与えられた加重グラフ上のMSTを構築することによって始まり,次に閾値として臨界距離を用いて矛盾したエッジを除去することによってクラスタにグラフを分割する。最適クラスタを得るためのMSTと臨界距離方法論の両方の利点の統合が本研究の主な貢献である。異なるデータセットを用いた実験解析と結果は,提案のクラスタリングアルゴリズムが,最も一般的なデータクラスタリングアルゴリズムと比較して,より良い全体性能をもたらすことを証明した。用例として肝臓および腫瘍データセットを取り上げて,提案したアルゴリズムは,それぞれ0.579および0.660に等しいクラスタ化精度を有する他のすべてのクラスタリングアルゴリズムより優れていた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  グラフ ,  腫瘍 ,  重心 ,  クラスタ化 ,  臨界 ,  クラスタ分割 ,  *クラスタ ,  *クラスタ分析 ,  異常値 ,  *スパンニング木 ,  指標
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  データクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Euclid距離 ,  グラフベースクラスタリングアルゴリズム ,  矛盾のないエッジ ,  MST

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最小スパンニング木 ,  クラスタ解析 ,  矛盾 ,  エッジ ,  アルゴリズム