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開始行:
* CLARANS (Clustering Large Applications based on RANdomi...
//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名...
*** PAM (Partitioning Around Medoids) [#m912c568]
k-medoids法のように各クラスタは，そのクラスタ中の一つデー...
- 最初はランダムに k 個の medoid を選ぶ．
- 各 medoid と，それ以外の点とを交換し，最も評価値を改善...
- どの点を交換しても評価値が改善されなくなったら終了．
*** CLARA (Clustering LARge Applications) [#wc212ebd]
全ての点から medoid を探すのではなく，ランダムサンプリン...
- 40+2k個のサンプルをランダムにデータ集合からとりだし，ア...
- サンプルされた以外の点を medoid に分類する．
- 前の回より，評価値が改善されたら新しい medoid を採用．
- 以上の手続きを5回ぐらい反復する．
*** CLARANS (Clustering Large Applications based on RANdo...
クラスタに割り当てられているデータ点が一つだけ違うような...
+ パラメータ numlocal と maxneighbor を与える．\(i=1\)．m...
+ currentノードを \(G_{nk}\) の任意のノードに
+ j=1
+ currentのランダムな近隣Sについて，コストの差を求める．
+ Sのコストの方が小さければ，currentをSにしてステップ(3)へ
+ jを1増やす．もし \(j\le\mathrm{maxneighbor}\) ならステ...
+ \(j\gt\mathrm{maxneighbor}\) なら，currentのコストとmin...
+ iを1加える．もし \(i\le\mathrm{numlocal}\) なら，bestno...
> -- しましま
** 関連項目 [#r63f568a]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[PAM]]
-[[CLARA]]
#br
-[[クラスタリング]]
-[[k-medoids法]]
#br
-[[検索:CLARANS CLARA PAM]]
** リンク集 [#n5fdafe5]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
*** Freeware [#kb091fb0]
-[[cluster@CRAN>http://cran.r-project.org/web/packages/cl...
** 関連文献 [#s12f4ad0]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-PAM と CLARA~
L.Kaufman and P.J.Rousseeuw "Finding Groups in Data: an I...
[[GoogleScholarAll:inding Groups in Data: an Introduction...
-CLARANS の基本文献~
R.T.Ng and J.Han, "Efficient and Effective Clustering Met...
[[GoogleScholarAll:Efficient and Effective Clustering Met...
-[[Book/データマイニング(データサイエンスシリーズ3)]] 6.2...
-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 7.4.2節
終了行:
* CLARANS (Clustering Large Applications based on RANdomi...
//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名...
*** PAM (Partitioning Around Medoids) [#m912c568]
k-medoids法のように各クラスタは，そのクラスタ中の一つデー...
- 最初はランダムに k 個の medoid を選ぶ．
- 各 medoid と，それ以外の点とを交換し，最も評価値を改善...
- どの点を交換しても評価値が改善されなくなったら終了．
*** CLARA (Clustering LARge Applications) [#wc212ebd]
全ての点から medoid を探すのではなく，ランダムサンプリン...
- 40+2k個のサンプルをランダムにデータ集合からとりだし，ア...
- サンプルされた以外の点を medoid に分類する．
- 前の回より，評価値が改善されたら新しい medoid を採用．
- 以上の手続きを5回ぐらい反復する．
*** CLARANS (Clustering Large Applications based on RANdo...
クラスタに割り当てられているデータ点が一つだけ違うような...
+ パラメータ numlocal と maxneighbor を与える．\(i=1\)．m...
+ currentノードを \(G_{nk}\) の任意のノードに
+ j=1
+ currentのランダムな近隣Sについて，コストの差を求める．
+ Sのコストの方が小さければ，currentをSにしてステップ(3)へ
+ jを1増やす．もし \(j\le\mathrm{maxneighbor}\) ならステ...
+ \(j\gt\mathrm{maxneighbor}\) なら，currentのコストとmin...
+ iを1加える．もし \(i\le\mathrm{numlocal}\) なら，bestno...
> -- しましま
** 関連項目 [#r63f568a]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[PAM]]
-[[CLARA]]
#br
-[[クラスタリング]]
-[[k-medoids法]]
#br
-[[検索:CLARANS CLARA PAM]]
** リンク集 [#n5fdafe5]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
*** Freeware [#kb091fb0]
-[[cluster@CRAN>http://cran.r-project.org/web/packages/cl...
** 関連文献 [#s12f4ad0]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-PAM と CLARA~
L.Kaufman and P.J.Rousseeuw "Finding Groups in Data: an I...
[[GoogleScholarAll:inding Groups in Data: an Introduction...
-CLARANS の基本文献~
R.T.Ng and J.Han, "Efficient and Effective Clustering Met...
[[GoogleScholarAll:Efficient and Effective Clustering Met...
-[[Book/データマイニング(データサイエンスシリーズ3)]] 6.2...
-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 7.4.2節
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