差異を意識したクラスタリングとその特徴量集約手法の検討(クラスタリング, 夏のデータベースワークショップDBWS2005)
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概要
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膨大な数のデータを扱う際にクラスタリングは非常に有用な手段である。ユーザがクラスタリング結果から求める情報を得るためにはクラスタ間の関係が直観的に理解できることが望ましい。そこで本稿ではクラスタ間の差異を分析して視覚化する方法を提案する。視覚化のための手段としてMDS(MultiDimensional Scaling)に基づく二次元地図表示を用いる。さらにそこで利用する特徴量の集約手法について複数の方法を検討する。すなわち、要素のtf-idf重み付けに基づく集約手法とMEDRANKアルゴリズムに基づくランク集約手法の検討を行う。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-07-13
著者
-
太田 学
岡山大学大学院自然科学研究科
-
片山 薫
首都大学東京大学院システムデザイン研究科
-
石川 博
静岡大学情報学部情報科学科
-
大野 成義
職業能力開発総合大学校情報システム工学科
-
石川 博
静岡大学情報学部
-
大野 成義
職業能力開発総合大学校
-
渡辺 匡
東京都立大学大学院工学研究科
-
渡辺 匡
首都大学東京大学院工学研究科
-
石川 博
首都大学東京大学院工学研究科
-
片山 薫
首都大学東京システムデザイン研究科
-
太田 学
学術情報センター研究開発部
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