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J-GLOBAL ID：202202269953443234   整理番号：22A0995265

密度敏感ファジィカーネル最大エントロピークラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Density-sensitive fuzzy kernel maximum entropy clustering algorithm

著者 (6件)： Li Yetong (東北林業大学工程技術学院,黒竜江哈爾浜150040) ,  Guo Jie (東北林業大学工程技術学院,黒竜江哈爾浜150040) ,  Qi Lin (東北林業大学工程技術学院,黒竜江哈爾浜150040) ,  Liu Xuan (東北林業大学工程技術学院,黒竜江哈爾浜150040) ,  Ruan Pengyu (東北林業大学工程技術学院,黒竜江哈爾浜150040) ,  Tao Xinmin (東北林業大学工程技術学院,黒竜江哈爾浜150040)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 39  号： 1  ページ： 67-82  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  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： 密度感受性ファジィカーネル最大エントロピークラスタリングアルゴリズムを提案した。最初に,カーネル関数によって,オリジナルの非線形非Gaussデータセットをカーネル空間データセットに変換し,次に,カーネル関数の類似性を用いて,クラスタ化のサンプルデータにクラスタ化中心の干渉を排除し,そして,クラスタ化結果に及ぼす正則化係数の影響を除去した。さらに,従来の最大エントロピークラスタリングアルゴリズムの収束性を抑制する。最後に、相対密度項を導入することで、サンプルデータの特徴空間分布の差異によるクラスタリング中心の偏差問題を解決し、クラスタリング結果の精度を高める。実験部分では,アルゴリズムパラメータ間の関係とクラスタリング結果への影響を検討した。従来のファジィC平均クラスタ化アルゴリズム,カーネルファジィC平均クラスタ化アルゴリズム,最大エントロピークラスタリングアルゴリズム,最大エントロピー正規化加重カーネルファジィC平均クラスタ化アルゴリズム,および他の2つの改良最大エントロピークラスタ化アルゴリズムのクラスタリング結果の比較分析を実施した。結果は,提案した密度感受性ファジィカーネル最大エントロピークラスタリングアルゴリズムが他のアルゴリズムより優れていることを示した。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 ,  中心 ,  感受性 ,  空間分布 ,  クラスタ化 ,  相対密度 ,  平均値 ,  正則化 ,  類似性 ,  曖昧さ ,  正規化
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  *最大エントロピー ,  比較分析 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 密度 ,  ファジィ ,  カーネル ,  最大エントロピー ,  クラスタリングアルゴリズム