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データマイニング分野のクラスタリング手法(2)―大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服―

机译:数据挖掘领域的聚类方法(2)-挑战大规模数据并克服维数的诅咒-

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摘要

前編(1)(Vol.18,No.1に掲載)に引き続きデータマイニング分野のクラスタリング手法を紹介する.本稿で用いる記号を表1に記した.データマイニングでは非常に大規模のデータを処理する必要があるが,既存の手法には二つの問題点がある.一つは,データのすべてを主記憶上には保持できないこと.もう一つは,計算量に関する問題で,階層的手法ではO(N~2),k-meansではO(Nk)であるが,O(IV)であることが望ましい.本章ではこれらの問題に対処した手法を紹介する.
机译:在第1部分(第18卷第1期)的基础上,我们将在数据挖掘领域介绍聚类方法。表1列出了本文中使用的符号。数据挖掘需要处理大量数据,但是现有方法有两个问题。一种是并非所有数据都可以保留在主存储器中。另一个是计算量的问题,在分层方法中为O(N〜2),在k均值中为O(Nk),但最好是O(IV)。本章介绍解决这些问题的方法。

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