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J-GLOBAL ID：202202287602542664   整理番号：22A1037308

動的グリッドに基づく多次元離散ビッグデータクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multidimensional Discrete Big Data Clustering Algorithm Based on Dynamic Grid

著者 (1件)： Li Xiaolei (College of Finance and Information, Ningbo University of Finance and Economics, Ningbo 315175, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的に,データクラスタリングアルゴリズムは包括的性能に欠け,低いクラスタリング純度と長いクラスタリング時間をもたらす。さらに,クラスタリング結果と元のデータ分布の間の一貫性は強くない。したがって,動的グリッドに基づく多次元離散ビッグデータクラスタリングアルゴリズムを提唱した。最初に,多次元離散ビッグデータを前もって処理した。主成分分析を用いて,データの次元を低減した。エントロピーの概念を導入して,鍵属性と非臨界属性を分割し,鍵属性を抽出した。データ前処理の結果に従って,動的グリッドを分割した。結果に従って,データクラスタ化アルゴリズムにおけるOptiGridを用いて,データクラスタ化を達成した。実験結果は,このアルゴリズムのクラスタ化純度が95%と100%の間であり,従来のアルゴリズムよりかなり高いことを示した。したがって,動的グリッドに基づく多次元離散ビッグデータクラスタリングアルゴリズムは,より良い総合的性能,オリジナルのデータ分布へのより近いクラスタ化形状,より高いクラスタ化純度,およびより速い実行効率を持っている。Copyright 2022 Xiaolei Li. 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 ,  エントロピー ,  純度 ,  *クラスタ化 ,  臨界 ,  データ処理 ,  *高次元 ,  主成分分析
準シソーラス用語： *クラスタリングアルゴリズム ,  *データクラスタリング ,  データ前処理 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (19件)：

• J. C. Fan, J. Wang, "A two-phase fuzzy clustering algorithm based on neurodynamic optimization with its application for PolSAR image segmentation," IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 26, no. 1, pp. 72-83, 2018.
• X. F. Mai, J. Liu, X. Wu, Q. Zhang, C. Guo, Y. Yang, Z. Li, "Stokes space modulation format classification based on non-iterative clustering algorithm for coherent optical receivers," Optics Express, vol. 25, no. 3, pp. 2038-2050, 2017.
• J. L. Huang, Q. S. Zhu, L. J. Yang, D. Cheng, Q. Wu, "QCC: a novel clustering algorithm based on Quasi-Cluster Centers," Machine Learning, vol. 106, no. 3, pp. 337-357, 2017.
• J. Zhou, L. Chen, C. P. Chen, Y. Wang, H. X. Li, "Uncertain data clustering in distributed peer-to-peer networks," IEEE Transactions on Neural Networks & Learning Systems, vol. 29, no. 6, pp. 2392-2406, 2018.
• R. He, Q. Li, B. Ai, Y. L. Geng, A. F. Molisch, V. Kristem, Z. Zhong, J. Yu, "A Kernel-power-density-based algorithm for channel multipath components clustering," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 11, pp. 7138-7151, 2017.

タイトルに関連する用語 (2件)： グリッド ,  多次元