講演名 2003/7/11
パターンベースのクラスタリング手法の提案(クラスタリング)(「夏のデータベースワークショップ(DBWS2003)」一般)
林 偉, 慎 祥揆, 遠山 元道,
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抄録(和) 概要:クラスタリングとは多次元空間中の点として表現されるデータ集合から、お互いに近い点の集合(これをクラスタという)を発見する手法である。この近さの定義は用途によって異なるが、距離の計算は今までのクラスタリング研究の主な基準となっている。一方、パターンの点からクラスタリング手法の提案はありましたが、効率と拡張性の面では不足がある。本論文では、この不足点を解消するために、新しいパターンベースのクラスタリング手法を提案した。この方法によって科学実験データの分析、電子商引データの分析などで従来の方法で発見できない結果を発見できると考えている。
抄録(英) Clustering is the process of grouping a set of objects into classes of similar objects. Although many clustering methods have been brought about, in most of these methods the concent of similarity is based on distances, e.g., Euclidean distance or Manhattan distance. lt means similar objects are required to have close values on at least a set of dimensions. Although a pattern-based clustering method has been brought about in last year, there are some problems on efficiency and extension. To solve those problems, we explore a new clustering method based on pattern in this paper. Using this method, we can find interesting clusters that can't be found by traditional methods in the analysis of scientific data or business data.
キーワード(和) パターン / クラスタリング / パターンセグメント
キーワード(英) pattern / clustering / pattern segment
資料番号 DE2003-97
発行日

研究会情報
研究会 DE
開催期間 2003/7/11(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Data Engineering (DE)
本文の言語 JPN
タイトル(和) パターンベースのクラスタリング手法の提案(クラスタリング)(「夏のデータベースワークショップ(DBWS2003)」一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) A new clustering method based on Pattern Similarity in Large Data Sets
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) パターン / pattern
キーワード(2)(和/英) クラスタリング / clustering
キーワード(3)(和/英) パターンセグメント / pattern segment
第 1 著者 氏名(和/英) 林 偉 / Wei LIN
第 1 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻
School of Science for OPEN and Environmental Systems, Faculty of Science and Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 慎 祥揆 / Sang-Gyu SHIN
第 2 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻
School of Science for OPEN and Environmental Systems, Faculty of Science and Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 遠山 元道 / Motomichi TOYAMA
第 3 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科
Department of Information and Computer Science, Faculty of Science and Technology, Keio University
発表年月日 2003/7/11
資料番号 DE2003-97
巻番号(vol) vol.103
号番号(no) 192
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日