高次元ピラミッド構築問題とデータマイニングへの応用
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概要
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最適領域ルールは福田らによって提案されている。[9,10]は数値属性データで構成されるデータベースに対する有効なデータマイニングツールである。一方、上記の方法では2つの欠点がある:(1)各ルールは高々2変数の数値属性に対応でき(2)与えられたデータの正確な位置ではなく、単純に領域Rの中にあるか、外にあるかだけに基づき判断される。本論文では、これらの欠点を取り除くための新しい方法の提案をする。グラフアルゴリズムの用いて、2つ以上の属性を持つ最適数値属性結合ルールと階層構造の数値属性結合ルールを与える。又、本論文のメソッドは異常なデータの除去とデータクラスタリングに適切である。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-01-20
著者
-
全 眞嬉
東北大学大学院情報科学研究科
-
徳山 豪
東北大学大学院情報科学研究科
-
加藤 直樹
京都大学大学院工学研究科
-
徳山 豪
日本アイ・ビー・エム
-
加藤 直樹
京都大学大学院
-
Chen Danny
University Of Notre Dame Dept. Of Computer Science And Engineering
-
Chen Danny
University Of Notre Dame
-
Chen Danny
ノートルダム大学 計算機科学科
-
Chen Danny
Dept. Of Computer Science And Engineering University Of Notre Dame
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