Art

J-GLOBAL ID：201802288942217264   Reference number：18A1298547

Clustering Using Boosted Constrained k-Means Algorithm

ブースト制約付きk平均アルゴリズムを用いたクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Author (2)： Okabe Masayuki (Faculty of Management and Information Systems, Prefectural University of Hiroshima) ,  Yamada Seiji (Digital Content and Media Sciences Research Divsion, National Institute of Informatics, The Graduate University for Advanced Studies (SOKENDAI))
Material： Frontiers in Robotics and AI (Web)
Volume： 5  Page： 18  Publication year： 2018 
JST Material Number： U7099A  ISSN： 2296-9144  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Switzerland (CHE)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： This article proposes a constr...

Register(free) or Log In to access     To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=18A1298547&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=U7099A") }}

Thesaurus term： similarity ,  CPU time ,  priority ,  *clustering ,  *cluster ,  Learning ,  *algorithm ,  metric learning ,  clustering algorithm ,  *modification
Semi thesaurus term： クラスタリング法 ,  学習者 ,  ホップ数 ,  ブースティング ,  背景知識 ,  最先端 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (5)： constrained clustering ,  metric learning ,  boosting ,  constrained k-means algorithm ,  kernel matrix learning

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (4)： 制約 ,  平均 ,  アルゴリズム ,  クラスタリング