論文の概要: New Approach to Clustering Random Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09748v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 22:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:15.912035
• Title: New Approach to Clustering Random Attributes
• Title（参考訳）: ランダム属性のクラスタリングへの新しいアプローチ
• Authors: Zenon Gniazdowski,
• Abstract要約: 本稿では,異なる属性をクラスタリングする新しいアルゴリズムを提案する。 符号化過程において、名目属性は数値形式で新しい表現を得る。 提案手法はいくつかのサンプルデータセットに対して検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper proposes a new method for similarity analysis and, consequently, a new algorithm for clustering different types of random attributes, both numerical and nominal. However, in order for nominal attributes to be clustered, their values must be properly encoded. In the encoding process, nominal attributes obtain a new representation in numerical form. Only the numeric attributes can be subjected to factor analysis, which allows them to be clustered in terms of their similarity to factors. The proposed method was tested for several sample datasets. It was found that the proposed method is universal. On the one hand, the method allows clustering of numerical attributes. On the other hand, it provides the ability to cluster nominal attributes. It also allows simultaneous clustering of numerical attributes and numerically encoded nominal attributes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,類似度分析のための新しい手法を提案し,その結果,数値的・名義的に異なる種類のランダム属性をクラスタリングする新しいアルゴリズムを提案する。 しかし、名目属性をクラスタ化するためには、それらの値を適切にエンコードする必要がある。 符号化過程において、名目属性は数値形式で新しい表現を得る。 数値属性のみが因子分析の対象となり、因子との類似性の観点からそれらをクラスタ化することができる。 提案手法はいくつかのサンプルデータセットに対して検証された。 提案手法は普遍的であることがわかった。 一方,本手法は数値属性のクラスタリングを可能にする。 一方、識別属性をクラスタリングする機能を提供する。 また、数値属性と数値エンコードされた名目属性の同時クラスタリングも可能である。

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