{"product_id":"ieej-zt043117","title":"ユーザーの意向を考慮した重み付けデータクラスタリング","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-117\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成16年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2004\/03\/17\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eOn data clustering based on user's demand by neural networks\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e関海燕 (東海大学),内田 理(東海大学),菊池 浩明(東海大学),中西 祥八郎(東海大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHaiyan Guan(TOKAI University),Osamu Uchida(TOKAI University),Hiroaki Kikuchi(TOKAI University),Shohachiro Nakanishi(TOKAI University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e重み付けクラスタリング|SOM\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eクラスタリングの手法として, ニューラルネットワークは重要な手法である。教師なし学習として知られる自己組織化マップ(SOM: Self-Organizing maps)は、クラスタリング手法として多種多様な分野で応用されている。しかし,SOMによるクラスタリングの結果とユーザーの望むそれとは異なる場合もある。そこで, ユーザーの意向を考慮した重み付けデータクラスタリングのアルゴリズムを提案する。すなわち, SOMで得られたマップのクラス境界を色々変化させることができるアルゴリズムである。ユーザーはこの中で自分が望むマップを選ぶ。その結果より, ユーザーの意向を考慮したデータクラスタリングを構築する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,420 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46396633710831,"sku":"IEEJ-ZT043117-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_a0b6a01e-df7f-4268-bdeb-7c90ed79e9c0.png?v=1744815264","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt043117","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}