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ORCLUS

ORCLUS (arbitrarily ORiented projected CLUSter generation) はトップダウン型の部分空間クラスタリング手法. ORCLUS と同じ戦略だが,各クラスタの部分空間が軸に平行である制限がない.

初期的には,多数の小さな,比較的高次元の部分空間をもつクラスタに分割. これらのクラスタを反復的に併合して,少数の低次元部分空間をもつクラスタを見つけてゆく.

軸に平行でない部分空間を見つけるために,主成分分析の逆である,minor component analysis (MCA) を利用する.主成分分析では,固有値の大きな軸から選ぶが,小さな軸から選ぶことで,分散の小さな軸を見つけることができる.

各反復は,以下の3ステップ

事前に定めた数になるまで,クラスタ数が減ったら停止.

さらに,BIRCH のように各クラスタごとに十分統計量のみを保持することで,大規模化も行う.

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:14