Fugu-MT 論文翻訳(概要): An adaptive granularity clustering method based on hyper-ball

論文の概要: An adaptive granularity clustering method based on hyper-ball

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14592v1
Date: Sun, 29 May 2022 07:44:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-31 15:31:31.278659
Title: An adaptive granularity clustering method based on hyper-ball
Title（参考訳）: ハイパーボールに基づく適応的粒度クラスタリング法
Authors: Shu-yin Xia, Jiang Xie, Guo-yin Wang
Abstract要約: 本手法は, 類似した分布を持つデータがハイパーボールとなり, 隣接するハイパーボールがクラスタとなるという考え方に基づいている。この手法は「大規模ファースト」の認知法則に基づき、単純で非パラメトリックな方法で形状を考慮せずにクラスターを識別することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.35322380857363
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The purpose of cluster analysis is to classify elements according to their similarity. Its applications range from astronomy to bioinformatics and pattern recognition. Our method is based on the idea that the data with similar distribution form a hyper-ball and the adjacent hyper-balls form a cluster. Based on the cognitive law of "large scale first", this method can identify clusters without considering shape in a simple and non-parametric way. Experimental results on several datasets demonstrate the effectiveness of the algorithm.
Abstract（参考訳）: クラスタ分析の目的は、その類似性に応じて要素を分類することである。その応用範囲は天文学からバイオインフォマティクス、パターン認識まで幅広い。本手法は, 類似分布を持つデータがハイパーボールとなり, 隣接するハイパーボールがクラスタとなるという考え方に基づいている。大規模ファースト」の認知則に基づき、この方法は単純で非パラメトリックな方法で形状を考慮せずにクラスターを識別できる。いくつかのデータセットの実験結果から,アルゴリズムの有効性が示された。

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