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J-GLOBAL ID：201702281690867673   整理番号：17A0181667

MapReduceにおける密度ベースアルゴリズム【Powered by NICT】

Density-Based Algorithm in MapReduce

著者 (2件)： Pang Lin ,  Liu Fang-Ai
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 394-397  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： クラスタはそれらの形状とそれらが伝統的なCFSFDP(密度ピークの高速検索と発見によるクラスタリング)に埋め込まれている空間の次元にかかわらず認識されている。しかし大規模データセットである処理した場合には,二つのデータ点間の距離の計算には余りにも長い時間を要する。この課題に対し,本稿では欠点,mrCFSFDPはデータセット1回を克服にし,従って,数倍速いmrCFSFDPと呼ばれる新しいMapReduceベースCFSFDPクラスタリングアルゴリズムを提案した。多くのノードで行っmrCFSFDPの各手順は二段階,マップと低減に分けられる。このアルゴリズムは,いくつかのケースで試験し,実験結果は,このモデルが実現可能であり,精度と効率の良好な性能を持つことを示した。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： クラスタ ,  高速度 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  大規模データセット ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： MapReduce ,  密度 ,  アルゴリズム