1C3-1 Alternative c-meansクラスタリング法の直線状構造抽出への発展について(ソフトコンピューティング)

スポンサーリンク

概要

• 論文の詳細を見る

• Alternative c-means is a robustified extension of k-Means-type clustering, in which a modified distance measure based on robust M-estimation concept is used instead of the conventional Euclidean distance. In this paper, Alternative c-means is further extended to linear clustering models, in which the clustering criterion of distances between data samples and linear prototypes are defined by the lower rank approximation concept. The iterative updating scheme is derived in a pseudo-M-estimation procedure with a weight function for the modified distance measure and is demonstrated to be useful for extracting linear substructures from noisy data sets.

• 一般社団法人日本機械学会の論文
• 2011-09-01

著者

• 市橋 秀友

  阪府大

• 本多 克宏

  阪府大

• 中尾 索也

  阪府大

• 野津 亮

  阪府大

関連論文

• ディストータによる砥粒切刃の刃先角度分布の密度推定
• 2-412 線形ファジィクラスタリングを用いたコンテンツお勧めシステム
• 2-411 異なるクラスタリングを用いたデータの部分構造を考慮する数量化分析 1 類の比較
• 1C3-1 Alternative c-meansクラスタリング法の直線状構造抽出への発展について(ソフトコンピューティング)
• 1B1-4 ファジィモデルを用いたコミュニティ・シミュレータ(OS3:高度コンテンツ創造流通と知的システム)
• 1C3-2 ファジィc平均法を用いた協調フィルタリングにおける一考察(ソフトコンピューティング)

スポンサーリンク