A Clustering Method for Distribution Valued Dissimilarities(Session 2b)
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概要
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This paper discusses a symbolic clustering method for distribution valued dissimilarities. Symbolic Data Analysis (SDA) is a new approach for data analysis proposed by Diday in 1980s. Especially, a clustering method for symbolic data is called "Symbolic clustering". There are a lot of researches including Hierarchical clustering by Bock (2001) and Chavent & Lechecallier (2002), but there are not so many researches dealing with distribution valued dissimilarities. This paper proposes a new method for symbolic clustering using distribution valued dissimilarities.
- 2011-11-11
著者
-
Minami Hiroyuki
Center For Information Multimedia Studies Hokkaido University
-
Komiya Yuriko
Center For Information Multimedia Studies Hokkaido University
-
Mizuta Masahiro
Information Initiative Center Hokkaido University
-
Minami Hiroyuki
Information Initiative Center Hokkaido University
-
Komiya Yuriko
Information Initiative Center Hokkaido University
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Matsui Yusuke
Graduate School Of Information Science And Technology Hokkaido University
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