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アイテム
灰色理論に基づくK-means法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/31735
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/3173577bff0d1-2389-4d20-928c-e37518e52e20
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-AL06107012.pdf (557.9 kB)
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Copyright (c) 2006 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2006-07-03 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 灰色理論に基づくK-means法の提案 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A K-means Clustering Approach Based on Grey Theory | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 神奈川大 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 帝京大 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 帝京大 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 帝京大 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 神奈川大 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 神奈川大 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kanagawa Univ. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Teikyo Univ. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Teikyo Univ. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Teikyo Univ. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kanagawa Univ. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kanagawa Univ. | ||||||||
| 著者名 |
山口, 大輔
× 山口, 大輔
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| 著者名(英) |
Daisuke, YAMAGUCHI
× Daisuke, YAMAGUCHI
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 灰色理論に基づくクラスタリングアルゴリズムはすでに多数報告されている。事前に求めるクラスター数が決まっている場合，これまでの手法ではパラメータ値を直接変えてクラスター数を調節しなければならない。本論文は灰色K-means法と呼ばれる，K-means法およびファジーc-means法と同様に所望のクラスター数が必ず得られるクラスタリング手法を提案する。本手法は所望のクラスター数が得られるパラメータの範囲を推定し，区間灰数で表す。さらに最も入力データを分類できるパラメータの値を白化値とする。灰色関連マトリクスから近傍を探すクラスタリング手法も提案し，本手法の性質について議論する。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | A lot of clustering algorithms based on grey theory, especially based on the grey relational matrix, have been already reported, which finds out a prototype of each class by moving given instances as a vector. We developed new clustering procedure called grey K-means, which is able to obtain the number of required clusters beforehand, such as the hard K-means or the fuzzy c-means. Assuming the number of found clusters by the proposed procedure is between 1 and the number of given instances, a required threshold value is exist in [0,1]. We defined a value range of the threshold as the interval grey number, and the range is searched automatically until obtaining the required clusters. In addition a new clustering method which analyzes the grey relational matrix closely instead of moving vectors is suggested. Several well-known data sets in the classification problem are applied, and we discuss its performance and the optimal threshold value in that range. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN1009593X | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告アルゴリズム（AL） 巻 2006, 号 71(2006-AL-107), p. 73-80, 発行日 2006-07-03 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
