映像情報メディア学会誌
Online ISSN : 1881-6908
Print ISSN : 1342-6907
ISSN-L : 1342-6907
論文
k近傍の最大距離に基づくノイズにロバストな自己組織化マップに基づくクラスタリング手法
今村 弘樹藤村 誠黒田 英夫
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2008 年 62 巻 10 号 p. 1618-1623

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抄録

Clustering methods, which are based on Self-Organaizing Map, can not precisely classify data when noise data is included. We describe a clustering method that can precisely classify data even when noise data are included.

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© 2008 一般社団法人 映像情報メディア学会
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