文献

J-GLOBAL ID：202202236840222720   整理番号：22A0888855

キメラクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Chimeral Clustering

著者 (2件)： Hou-Liu Jason (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Browne Ryan P. (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： Journal of Classification  (Journal of Classification)
巻： 39  号： 1  ページ： 171-190  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0443B  ISSN： 0176-4268  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ハイブリッド種は親特性の混合物を示す傾向がある。親のパラメータ,クラスタ間構造の型の混合物を示すものとして,キメラクラスタを提案した。虹彩データセットにおける形態計測測定は,親種Iris setosaおよびIris virginicaのそれらに対する中間体としてハイブリッドIris versicolorを記述し,パラメータ空間における混合を可能にするGauss混合モデルの拡張を動機づけた。キメラクラスタが完全に変化するプロトタイプクラスタパラメータの凸結合によりパラメータ化された混合機構を提案し,仮定された混合モデルの識別可能性を特性化した。期待値最大化アルゴリズムと連続時間代数Riccati方程式に対する解の変化を用いて,キメラクラスタリングモデルの推定を記述した。キメラクラスタリングの有効性を,典型的なGauss混合モデルと比較して,虹彩,Cooperのhawks,および水ストライドを記述する形態計測データセットを用いて実証した。合成データセット上のパラメータ回復を評価し,構文共分散行列とキメラクラスタリングが異なる種類のクラスタ間構造を捉えることを示した。Copyright The Classification Society 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 虹彩 ,  *クラスタ化 ,  *キメラ ,  *クラスタ ,  空間 ,  モデル ,  パラメータ ,  Gauss模型 ,  次元縮小 ,  連続時間系 ,  中間体
準シソーラス用語： パラメータ空間 ,  共分散行列 ,  EMアルゴリズム ,  Gauss混合モデル ,  混合モデル ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタ間構造 ,  モデルベースクラスタリング ,  一般化EMアルゴリズム ,  節約 ,  次元縮小

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  統計学  (AB08000H)