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J-GLOBAL ID：201702280338977435   整理番号：17A0241987

不確実なデータクラスタリングのための発散に基づいたK medoids法【Powered by NICT】

K-medoids method based on divergence for uncertain data clustering

著者 (5件)： Jin Zhou (Shandong Provincial Key Laboratory of Network-Based Intelligent Computing, University of Jinan, China) ,  Yuqi Pan (School of Information Science and Engineering, University of Jinan, China) ,  Chen C. L. Philip (Faculty of Science and Technology, University of Macau, China) ,  Dong Wang (Shandong Provincial Key Laboratory of Network-Based Intelligent Computing, University of Jinan, China) ,  Shiyuan Han (Shandong Provincial Key Laboratory of Network-Based Intelligent Computing, University of Jinan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 002671-002674  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不確実データクラスタリングは,データマイニングの研究において重要な課題である。従来のクラスタリングの方法がこの問題に取り組む新しい類似性測定を拡張した。データクラスタリングとは異なり,不確実なデータクラスタリングは,不確実なデータオブジェクト間の分布類似性の評価に焦点を当てた。本論文では,KL-ダイバージェンス(divergence)とJS発散に基づいて,クラスタリング不確実データのための新しいK medoids法,英国メドイドを提案した。合成データセット上での実験で示されている提案したアルゴリズムの良好な性能。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 英国 ,  *不確実性 ,  類似性 ,  ダイバージェンス ,  アルゴリズム ,  データマイニング ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 類似性測定 ,  *データクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： データクラスタリング ,  発散