FlexDice: 高次元な大規模データセットに対する高速クラスタリング手法
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概要
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高次元な大規模データを対話的に処理する場合, 従来のクラスタリング手法では高い処理コスト, 不十分なクラスタリング精度などが問題となっていた.我々はデータ空間の部分空間であるセルを動的に構築・削除可能なデータ構造を用いることで従来手法の問題点を軽減し, 従来手法では困難であった高次元な大規模データセットを高精度かつ高速にクラスタリング可能なFlexDiceを開発した.FlexDiceは局所的なデータ密度を計算し, データ密度の高い連続した部分空間のデータ要素を集めるクラスタリング手法であり, 2つのフェーズからなる.第1フェーズでは局所的にデータ密度の高い部分空間を不均一なサイズのセルとして階層的に構築しながらセルの隣接関係を作成し, セルを節点, 隣接関係を枝とするグラフ構造を作成する.第2フェーズでは, 隣接したセルを結合することでクラスタを形成する.ベンチマークデータを用いたシミュレーション実験により, FlexDiceが高精度にクラスタリング可能な従来手法と同等のクラスタリング結果を出力すること, 高次元な大規模データに対して高速にクラスタリング可能なことを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-12-15
著者
-
若林 真一
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
吉田 典可
広島市立大学情報科学部情報工学科
-
上土井 陽子
広島市立大学 情報科学部 情報工学科
-
上土井 陽子
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
吉田 典可
広島市立大学情報科学部
-
吉田 典可
日本me学会専門別研究会:顎口腔機能研究会
-
中村 朋健
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
吉田 典可
広島市立大学大学院 情報科学研究科
-
吉田 典可
広島市立大学大学院情報科学研究科情報工学専攻
-
若林 真一
広島市立大学大学院 情報科学研究科
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