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アイテム
A Clustering-Based Algorithm for Data Reduction
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2000830
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/200083002575aad-9bd2-445e-b44d-3770e4f53ed8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
A1202.pdf (269.7 KB)
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| Item type | デフォルトアイテムタイプ_（フル）(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-03-18 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | A Clustering-Based Algorithm for Data Reduction | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 作成者 |
Yeh, Chi-Yuan
× Yeh, Chi-Yuan
× Ouyang, Jeng
× Lee, Shie-Jue
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| アクセス権 | ||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||
| 権利情報 | ||||||||||||
| 権利情報 | (c) Copyright by IEEE SMC Hiroshima Chapter. | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Large-scale dataset | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | fuzzy similarity | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | data reduction | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | prototype reduction | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | instance-filtering | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | instance-abstraction | |||||||||||
| 主題 | ||||||||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||||||||
| 主題 | 500 | |||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||
| 内容記述 | Finding an efficient data reduction method for largescale problems is an imperative task. In this paper, we propose a similarity-based self-constructing fuzzy clustering algorithm to do the sampling of instances for the classification task. Instances that are similar to each other are grouped into the same cluster. When all the instances have been fed in, a number of clusters are formed automatically. Then the statistical mean for each cluster will be regarded as representing all the instances covered in the cluster. This approach has two advantages. One is that it can be faster and uses less storage memory. The other is that the number of new representative instances need not be specified in advance by the user. Experiments on real-world datasets show that our method can run faster and obtain better reduction rate than other methods. | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 出版者 | IEEE SMC Hiroshima Chapter | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
| 関連情報 | ||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||
| 関連識別子 | http://www.hil.hiroshima-u.ac.jp/iwcia/2009/ | |||||||||||
| 収録物識別子 | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 1883-3977 | |||||||||||
| 開始ページ | ||||||||||||
| 開始ページ | 65 | |||||||||||
| 書誌情報 |
5th International Workshop on Computational Intelligence & Applications Proceedings : IWCIA 2009 5th International Workshop on Computational Intelligence & Applications Proceedings : IWCIA 2009 p. 65-70, 発行日 2009-11 |
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| 旧ID | 28454 | |||||||||||
