Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Algorithmic Introduction to Clustering

論文の概要: An Algorithmic Introduction to Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04916v1
Date: Mon, 8 Jun 2020 20:21:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 01:09:06.916989
Title: An Algorithmic Introduction to Clustering
Title（参考訳）: クラスタリングのアルゴリズム入門
Authors: Bernardo A. Gonzalez-Torres
Abstract要約: 本稿では,5つの異なるクラスタリングアルゴリズム間の関係を同定し,クラスタリングのより統一的な視点を示す。 DBSCANの登山手順としての解釈は、DBSCANと平均シフトの理論的関係を導入し、新しい結果である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper tries to present a more unified view of clustering, by identifying the relationships between five different clustering algorithms. Some of the results are not new, but they are presented in a cleaner, simpler and more concise way. To the best of my knowledge, the interpretation of DBSCAN as a climbing procedure, which introduces a theoretical connection between DBSCAN and Mean shift, is a novel result.
Abstract（参考訳）: 本稿では,5つの異なるクラスタリングアルゴリズム間の関係を同定し,クラスタリングのより統一的な視点を示す。結果の一部は新しいものではないが、よりクリーンで、よりシンプルで、より簡潔な方法で提示される。私の知る限りでは、DBSCANと平均シフトの理論的関係を導入する登山手順としてのDBSCANの解釈は、新しい結果である。

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