| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-02-24 |
| タイトル |
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タイトル |
セルベースのDBSCANのAnytimeアルゴリズムの提案と性能評価 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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島根大学学術研究院理工学系 |
| 著者所属 |
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広島市立大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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広島工業大学情報学部 |
| 著者所属 |
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広島市立大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Institute of Science and Engineering, Academic Assembly, Shimane University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Informatics, Hiroshima Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University |
| 著者名 |
酒井, 達弘
田村, 慶一
北上, 始
竹澤, 寿幸
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ビッグデータへの注目の高まりにより，データクラスタリング手法の高速化が求められている．本論文では，一定の精度のクラスタリング結果を高速に算出でき，最終的には厳密解を算出可能なセルベースの DBSCAN の Anytime アルゴリズムを提案する．DBSCAN は密度をクラスタリングの基準とした代表的なデータクラスタリング手法の一つである．DBSCAN は計算コストの大きいことが知られており，その高速化手法としてセルベースの DBSCAN が提案されている．セルベースの DBSCAN はデータセット全体をセルごとに分割し，密度をセル単位で考え，セルを結合していくことでクラスタリングを行う．提案するセルベースの DBSCAN の Anytime アルゴリズムは，ランダムに選ばれた一部のセルの結合を行い，高速にクラスタリング結果を算出する．そして，セルの結合とクラスタリング結果の算出を繰り返し行う．提案手法が算出するクラスタリング結果は，処理が進むに連れて高精度となり，最終的には厳密解となる．評価実験の結果，提案手法は既存手法と比較して高精度なクラスタリング結果を高速に算出できることを示した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）
巻 2020-MPS-127,
号 7,
p. 1-6,
発行日 2020-02-24
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MPS20127007.pdf (1.4 MB)
