論文の概要: A self-adaptive and robust fission clustering algorithm via heat
diffusion and maximal turning angle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03794v1
- Date: Sun, 7 Feb 2021 13:16:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-11 10:06:09.609951
- Title: A self-adaptive and robust fission clustering algorithm via heat
diffusion and maximal turning angle
- Title(参考訳): 熱拡散と最大旋回角による自己適応的かつ堅牢な核分裂クラスタリングアルゴリズム
- Authors: Yu Han, Shizhan Lu, Haiyan Xu
- Abstract要約: 近年,新しい高速クラスタリングアルゴリズムであるフィッションクラスタリングアルゴリズムが提案されている。
本稿では,ロバスト・フィッション・クラスタリング(RFC)アルゴリズムと自己適応型雑音識別手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.246818236277977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cluster analysis, which focuses on the grouping and categorization of similar
elements, is widely used in various fields of research. A novel and fast
clustering algorithm, fission clustering algorithm, is proposed in recent year.
In this article, we propose a robust fission clustering (RFC) algorithm and a
self-adaptive noise identification method. The RFC and the self-adaptive noise
identification method are combine to propose a self-adaptive robust fission
clustering (SARFC) algorithm. Several frequently-used datasets were applied to
test the performance of the proposed clustering approach and to compare the
results with those of other algorithms. The comprehensive comparisons indicate
that the proposed method has advantages over other common methods.
- Abstract(参考訳): 類似要素の分類とグループ化に焦点を当てたクラスタ分析は、様々な研究分野で広く利用されている。
近年、新規かつ高速なクラスタリングアルゴリズムである分裂クラスタリングアルゴリズムが提案されている。
本稿では,ロバストなfission clustering (rfc)アルゴリズムと自己適応型雑音同定手法を提案する。
RFCと自己適応型雑音識別法を組み合わせて自己適応型堅牢核分裂クラスタリング(SARFC)アルゴリズムを提案する。
提案したクラスタリング手法の性能を検証し,結果を他のアルゴリズムと比較するために,頻繁なデータセットを適用した。
包括的比較は,提案手法が他の一般的な手法よりも優れていることを示している。
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