| 演題番号 | 1C1-6 |
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| 題目 | ノイズを含む高次元データにおけるK-NNベースクラスタリング手法 |
| 著者 | 深田 健太 (大阪大学産業科学研究所 知能システム科学研究部門高次推論方式研究分野) E.Houle, Michael (国立情報学研究所) 鷲尾 隆 (大阪大学産業科学研究所 知能システム科学研究部門高次推論方式研究分野) |
| 時間 | 6月20日(水) 10:40〜11:00 |
| 概要 | Range-queryに基づく密度ベースクラスタリング手法は低次元データにおいてはクラスタ検出精度が高い．しかし，高次元データではアイテム密度が疎なため，距離指標の信頼性が低い．本稿ではアイテム間距離順序に基づき，高次元データでも検出精度の高いクラスタリング手法を提案する． |
| 論文 | PDFファイル |