著者

杉山 麿人 山本 章博

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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数値データに対する高速かつ柔軟なクラスタリング手法を提案する.これはK-meansより高速で,我々の知る限り,任意形状のクラスタを扱うことができるクラスタリング手法としては最速である.具体的には,2進符号化によるデータの離散化,基数ソート,そして最近隣クラスタの併合という3つの単純な手続きによってクラスタリングを達成する.合成データと実データを用いた実験で有効性を示す.