RK-Means Clustering : K-Means with Reliability
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概要
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This paper presents an RK-means clustering algorithm which is developed for reliable data grouping by introducing a new reliability evaluation to the K-means clustering algorithm. The conventional K-means clustering algorithm has two shortfalls: 1) the clustering result will become unreliable if the assumed number of the clusters is incorrect; 2) during the update of a cluster center, all the data points belong to that cluster are used equally without considering how distant they are to the cluster center. In this paper, we introduce a new reliability evaluation to K-means clustering algorithm by considering the triangular relationship among each data point and its two nearest cluster centers. We applied the proposed algorithm to track objects in video sequence and confirmed its effectiveness and advantages.
- (社)電子情報通信学会の論文
- 2008-01-01
著者
-
呉 海元
和歌山大学
-
呉 海元
和歌山大学 システム工学部
-
呉 海元
和歌山大学システム工学部
-
Wada Toshikazu
Faculty Of System Engineering Wakayama University
-
呉 海元
和歌山大学システム工学部情報通信システム学科
-
Wada Toshikazu
The Faculty Of System Engineering Wakayama University
-
Chen Qian
The Faculty Of System Engineering Wakayama University
-
HUA Chunsheng
the Faculty of System Engineering, Wakayama University
-
WU Haiyuan
the Faculty of System Engineering, Wakayama University
-
Hua Chunsheng
The Faculty Of System Engineering Wakayama University
-
呉 海元
和歌山大学・システム工学部
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