多次元データ空間に対する高速クラスタリングと実験的評価

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概要

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近年,巨大なデータベースが世界中の至るところで作成され,そこから役立つ情報を抽出するデータマイニング技術が実用に供されるようになった.規則性の見え難いデータベースからデータベースの性質を見つけ出す場合に,類似したデータ要素を集めるクラスタリングは有効である.特に,大規模な高次元データベースからの知識抽出において,実時間性や即時応答性が要求される分野ではメモリ使用量が少なく高速なクラスタリングが要求される.本稿では,実社会データを想定した高次元かつ疎なデータ空間を対象に,処理時間とデータ要素数が線形関係であるクラスタリング手法を提案する.また,数次元の入力データに対して提案手法を適用し,与えた評価基準により提案手法を評価する.提案手法では入力のデータ空間を階層的に不均一なサイズのセルに区切り,パラメータにより密と判断された隣接したセルを結合させることで,類似したデータ要素を集めるアルゴリズムである.
社団法人電子情報通信学会の論文
2003-11-18

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