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J-GLOBAL ID：202202275066061980   整理番号：22A0707870

サラセミア診断におけるカーネルK平均とファジィカーネルC平均クラスタリングアルゴリズムのハイブリッド【JST・京大機械翻訳】

The Hybrid of Kernel K-Means and Fuzzy Kernel C-Means Clustering Algorithm in Diagnosing Thalassemia

著者 (5件)： Rustam Zuherman (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Hartini Sri (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Saragih Glori S. (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Darmawan Nurlia A. (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Aurelia Jane E. (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1417  ページ： 494-505  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究の目的は,Gauss放射基底関数(RBF)と多項式カーネル関数を用いて,カーネルK-平均とファジィカーネルC-平均クラスタ化アルゴリズムのハイブリッドを用いたサラセミア検出を調査することである。その方法の主な利点は,クラスタ化における2つの単純だが強力な方法の混合物であるため,このアルゴリズムの実装における簡単さと速度である。第一段階はカーネルk平均クラスタリングを用いて重心の初期集合を得る。次に,ファジィカーネルC-平均クラスタリングアルゴリズムを,診断を予測するために使用する重心の最終集合を得るために実行した。インドネシアのHarapan Kita病院によって提供されたサラセミアデータセットを用いて,この方法による実験を行った。したがって,提案方法は,以前の研究と比較して,精度を1.48%増加させ,計算時間を94.74%減少させた。提案したハイブリッド法はサラセミアの診断の迅速で正確な予測因子として有用であると思われる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  数値解法 ,  多項式 ,  研究 ,  インドネシア共和国 ,  重心 ,  クラスタ化 ,  集合 ,  クラスタ分析 ,  *サラセミア ,  動径基底関数
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  Kernel関数 ,  ファジィクラスタリング ,  予測因子 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高速ファジィクラスタリング ,  ハイブリッド法 ,  KC平均クラスタリング ,  カーネル関数 ,  サラセミア診断

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： サラセミア ,  診断 ,  カーネル ,  平均 ,  ファジィ ,  クラスタリングアルゴリズム