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x-means法改良の一提案 : k-means法の逐次繰り返しとクラスターの再併合
著者
石岡 恒憲
出版者
日本計算機統計学会
雑誌
計算機統計学
(
ISSN:09148930
)
巻号頁・発行日
vol.18, no.1, pp.3-13, 2006-06-30
被引用文献数
2
K-means法の逐次繰り返しとBICによる分割停止基準を用いることで,クラスター数を自動的に決定するアルゴリズムx-means法を改良した.その手続きは,分割順序に起因する好ましくないと考えられる分割クラスターを併合するものである.この併合操作により,さまざまな事例に対して,適当と考えられるクラスター数を得ることのできる事例の数が大幅に増加することが確認された.この方法は,クラスター数未知のときに発見的な方法に拠らずに情報理論的に最適と考えられるクラスター数を求めることができる.その計算量(computational complexity)は標本サイズをN,クラスター数をkとしたとき,ο(N log k)となる.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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[k-means]
クラスタ数を自動的に決定する x-means を聞いたことはあるけど、使用目的に沿ったクラスタ数かどうかはまた別の問題になりそう。
[研究]
[k-means][CiNii]
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1件のコメント http://t.co/ChGNZU665w “CiNii - x-means法改良の一提案 : k-means法の逐次繰り返しとクラスターの再併合” http://t.co/WMGmexVKFG
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クラスタ数を自動的に決定する x-means を聞いたことはあるけど、使用目的に沿ったクラスタ数かどうかはまた別の問題になりそう。http://t.co/sULq7IV #TokyoWebmining
収集済み URL リスト
http://b.hatena.ne.jp/entry/ci.nii.ac.jp/naid/110004818389
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110004818389
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