WEKO3
アイテム
Locality - Sensitive Hashingを用いた階層的クラスタ解析手法の高速化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52547
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/525473fe167ea-fc48-4d8f-8bc3-b52f03f67d24
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2003-11-06 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Locality - Sensitive Hashingを用いた階層的クラスタ解析手法の高速化 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Approximate Hierarchical Clustering Algorithm Using Locality - Sensitive Hashing | |||||||
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 | ||||||||
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications | ||||||||
著者名 |
石橋, 徹夫
× 石橋, 徹夫
|
|||||||
著者名(英) |
Tetsuo, Ishibashi
× Tetsuo, Ishibashi
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 階層的クラスタ解析手法は類似度でデータを階層的に分類し、その結果は樹形図で表現することができる。この手法を用いると細かい分類から大まかな分類までクラスタ間の包含関係が理解しやすいが、計算量は大きなものとなるので、高次元・大規模データに対して適用することは難しい。そこで本研究では最近接点の候補を高速に見つけるアルゴリズムであるLocality-Sensitive Hashingによって作られるハッシュテーブルを用いて、計算量を減らし高速な近似階層的クラスタリングを実現する。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | The hierarchical clustering techniques classify data by similarity and their results are represented by dendrogram. Although the hierarchical clustering makes it easy to understand both the fine and coarse inclusive relations between clusters, it cannot be used for the high-dimension case or for large-scale data because of its large time complexity. This paper realizes a fast approximated hierarchical clustering method with small time complexity which utilizes the hash table made by Locality-Sensitive Hashing that is an algorithm for finding the candidates of the nearest neighbor points. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 2003, 号 109(2003-CVIM-141), p. 57-62, 発行日 2003-11-06 |
|||||||
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 |