論文の概要: IPD:An Incremental Prototype based DBSCAN for large-scale data with cluster representatives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07870v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 05:47:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 15:00:39.377674
• Title: IPD:An Incremental Prototype based DBSCAN for large-scale data with cluster representatives
• Title（参考訳）: ipd:クラスタ代表による大規模データのためのインクリメンタルプロトタイプベースのdbscan
• Authors: Jayasree Saha, Jayanta Mukherjee
• Abstract要約: 大規模データに対して任意の形状のクラスタを識別するインクリメンタルプロトタイプベースDBSCAN (IPD) アルゴリズムを提案する。 本稿では,大規模データに対して任意の形状のクラスタを識別するインクリメンタルプロトタイプベースDBSCAN (IPD) アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.474754293747645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: DBSCAN is a fundamental density-based clustering technique that identifies any arbitrary shape of the clusters. However, it becomes infeasible while handling big data. On the other hand, centroid-based clustering is important for detecting patterns in a dataset since unprocessed data points can be labeled to their nearest centroid. However, it can not detect non-spherical clusters. For a large data, it is not feasible to store and compute labels of every samples. These can be done as and when the information is required. The purpose can be accomplished when clustering act as a tool to identify cluster representatives and query is served by assigning cluster labels of nearest representative. In this paper, we propose an Incremental Prototype-based DBSCAN (IPD) algorithm which is designed to identify arbitrary-shaped clusters for large-scale data. Additionally, it chooses a set of representatives for each cluster.
• Abstract（参考訳）: DBSCANは、クラスタの任意の形状を識別する基本的な密度ベースのクラスタリング技術である。 しかし、ビッグデータを扱う間は不可能になる。 一方,非処理データポイントを最寄りのセントロイドにラベル付けできるため,データセット内のパターンを検出するためには,セントロイドベースのクラスタリングが重要である。 しかし、非球面クラスターは検出できない。 大規模なデータの場合、すべてのサンプルのラベルを保存して計算することは不可能である。 これらは、情報が必要なときに行うことができる。 クラスタリングはクラスタの代表を識別するツールとして機能し、最も近い代表のクラスタラベルを割り当てることでクエリを提供する。 本稿では,大規模データに対して任意の形状のクラスタを識別するインクリメンタルプロトタイプベースDBSCAN (IPD) アルゴリズムを提案する。 さらに、クラスタごとに一連の代表者を選択する。

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