k近傍の最大距離に基づくノイズにロバストな自己組織化マップに基づくクラスタリング手法
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概要
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Clustering methods, which are based on Self-Organaizing Map, can not precisely classify data when noise data is included. We describe a clustering method that can precisely classify data even when noise data are included.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2008-10-01
著者
-
藤村 誠
長崎大学
-
藤村 誠
長崎大学工学部電気情報工学科
-
黒田 英夫
長崎大学生産科学研究科
-
Fujimura Makoto
The Faculty Of Engineering Nagasaki University
-
黒田 英夫
長崎大学大学院生産科学研究科
-
黒田 英夫
長崎大学大学院
-
Fujimura Makoto
Department Of Electrical Engineering And Computer Science Faculty Of Engineering Nagasaki University
-
今村 弘樹
長崎大学工学部
-
藤村 誠
長崎大学工学部
-
黒田 英夫
長崎大学 大学院 生産科学研究科
-
藤村 誠
長崎大学工学研究科
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