- 著者
-
仲川 亜希
片山 幸治
金山 智一
小西 修
菊地 時夫
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.1998, no.34, pp.71-78, 1998-05-14
- 参考文献数
- 10
- 被引用文献数
-
2
我々は以前に、ドキュメントの中の共出現キーワードに注目した自己組織化マップによる自動クラスタリング法を提案した。これは、大規模なドキュメント集合における重要キーワード間の関係を表した概念マップを創出できる。今回、我々は、このアルゴリズムを画像に適応し、画像の特徴パターンに注目したクラスタリングを行った。対象画像は、気象衛星による雲の濃淡画像であり、冬型の高気圧での"吹き出し"や台風の目などの雲の動きの特徴によるクラスタリングに良い結果を得た。We have previously shown how a Self-Organization Map(SOM) of automatic clustering using co-occurrence term pairs can be used to perform the data mining of large-scale text databases, the discovery of important data within large dociment sets by finding optimal data clustering. We report here on an extension of our previous work, substituting the co-occurrencing relationships among the feature patterns in images for term-pairs in documents. The experimental data is the huge volume of the weather satellite images. We performed the good results for the automatic clustering of these image data.