データマイニングでのクラスタリング
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概要
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データマイニングにおいて, 空間データベースのように本来幾何構造を有するものだけでなく, 直接は幾何構造が見えないデータに対しても何らかの幾何構造を導入し, その構造を利用する幾何的手法が注目を集めている。本稿では, 代表的な幾何的手法である幾何クラスタリングについて, (1) 低次元の問題の場合にはランダム抽出技法が有用であることのまとめを行ない, (2) 多次元の問題においても大規模問題に対処するための諸問題についての検討について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
-
稲葉 真理
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
今井 浩
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
稲葉 真理
東大
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稲葉 真理
東京大学大学院情報理工学研究科
-
今井 浩
東京大学大学院情報理工学系研究科
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