空間データ発掘によるクラスタ発見手法の精度評価

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概要

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空間データベース(spatial database)の利用において,空間データの検索を効率良く行うことは最も重要となる。しかし,データ相互の関連を求めるデータベースにおける知識発見(KDD)の視点から,多次元属性をもつ多量のデータの集合操作の必要な空間データマイニング(spatial data mining)が重要となっている。[1]そこで,文献[2]における点データのクラスタリング操作を必要とする問合せ処理の高速な実行を実現するための研究を行っている。我々は,空間インデックスの構成手法によっては,二次元平面上のデータ分布を効率良く保持する性質があることに着目し,空間インデックスを利用したクラスタリング処理を前処理として用いることを提案している.[1].以下,提案した空間インデックスを用いたクラスタリングアルゴリズムに対するクラスタリングの精度や,大量データを扱うこの種の問合せ処理におけるノイズ処理の問題を述べる.
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04

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