Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Bandwidth Selection for DENCLUE Algorithm

論文の概要: Optimal Bandwidth Selection for DENCLUE Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03206v2
Date: Mon, 21 Aug 2023 03:41:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-22 23:04:41.347366
Title: Optimal Bandwidth Selection for DENCLUE Algorithm
Title（参考訳）: DENCLUEアルゴリズムの最適帯域選択
Authors: Hao Wang
Abstract要約: クラスタリングアルゴリズムは2010年以前に急速に成長した。ディープラーニングは、機械学習アプリケーションのための事実上の工業標準となった。 2007年、非線形データ構造に対するクラスタリング問題を解決するために密度に基づくクラスタリングアルゴリズムDENCLUEが発明された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.694872363688119
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In modern day industry, clustering algorithms are daily routines of algorithm engineers. Although clustering algorithms experienced rapid growth before 2010. Innovation related to the research topic has stagnated after deep learning became the de facto industrial standard for machine learning applications. In 2007, a density-based clustering algorithm named DENCLUE was invented to solve clustering problem for nonlinear data structures. However, its parameter selection problem was largely neglected until 2011. In this paper, we propose a new approach to compute the optimal parameters for the DENCLUE algorithm, and discuss its performance in the experiment section.
Abstract（参考訳）: 現代の業界では、クラスタリングアルゴリズムはアルゴリズムエンジニアの日常的なルーチンである。クラスタリングアルゴリズムは2010年以前に急速に成長した。ディープラーニングが機械学習アプリケーションのデファクト産業標準となった後、研究トピックに関連するイノベーションは停滞している。 2007年、非線形データ構造に対するクラスタリング問題を解決するために密度に基づくクラスタリングアルゴリズムDENCLUEが発明された。しかし、パラメータ選択問題は2011年までほとんど無視された。本稿では,denclueアルゴリズムの最適パラメータを計算する新しい手法を提案し,その性能を実験部で検討する。

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