パターンベースのクラスタリング手法の提案(クラスタリング)(「夏のデータベースワークショップ(DBWS2003)」一般)
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概要
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概要:クラスタリングとは多次元空間中の点として表現されるデータ集合から、お互いに近い点の集合(これをクラスタという)を発見する手法である。この近さの定義は用途によって異なるが、距離の計算は今までのクラスタリング研究の主な基準となっている。一方、パターンの点からクラスタリング手法の提案はありましたが、効率と拡張性の面では不足がある。本論文では、この不足点を解消するために、新しいパターンベースのクラスタリング手法を提案した。この方法によって科学実験データの分析、電子商引データの分析などで従来の方法で発見できない結果を発見できると考えている。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-11
著者
-
遠山 元道
慶應義塾大学理工学部 さきがけ研究21「情報と知」領域研究員
-
慎 祥揆
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
-
遠山 元道
慶應義塾大学
-
林 偉
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
-
慎 祥揆
慶應義塾大学大学院理工学研究科
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