Study on k-means type clustering based on rough set theory
Study on k-means type clustering based on rough set theory
基于粗糙集理论的k-means型聚类研究
批准号：
17K12753
负责人：
Ubukata Seiki
金额：
$2.66万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-04-01 至 2021-03-31
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Dependence on Initial Values of the Rough Membership k-Means Clustering
粗隶属度 k 均值聚类对初始值的依赖
粗隶属度 k 均值聚类对初始值的依赖
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
[S. Ubukata, H. Kato, A. Notsu, K. Honda]
通讯作者：
K. Honda
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
[H. Sakamoto, K. Honda, S. Ubukata, A. Notsu, 小池 克弥，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 馬戸 啓輔，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 加藤 弘規，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 山本 南美，本多 克宏，生方 誠希，野津 亮, 小池 克弥，本多 克宏，生方 誠希，野津 亮, 木田 景子，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 柳澤 和輝，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 清水 威暉，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏, 伯井 良基，本多 克宏，生方 誠希，野津 亮, メツ ケラン，本多 克宏，生方 誠希，野津 亮]
通讯作者：
メツ ケラン，本多 克宏，生方 誠希，野津 亮
Comparison of Gradient Descent Methods in Online Fuzzy Co-clustering
在线模糊共聚类中梯度下降方法的比较
在线模糊共聚类中梯度下降方法的比较
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[K. Kida, S. Ubukata, A. Notsu, K. Honda]
通讯作者：
K. Honda
ノイズ除去機構を導入した混合多項分布型ファジィ共クラスタリングにおけるクラスター数の自動設定法
利用噪声去除机制的混合多项模糊共聚类聚类数自动设置方法
利用噪声去除机制的混合多项模糊共聚类聚类数自动设置方法
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[T. Shimizu, S. Ubukata, A. Notsu, K. Honda, 柳澤 和輝，生方 誠希]
通讯作者：
柳澤 和輝，生方 誠希
オンライン型ファジィ共クラスタリングの有効性に関する一検討
在线模糊联合聚类的有效性研究
在线模糊联合聚类的有效性研究
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[S. Ubukata, K. Yanagisawa, A. Notsu, K. Honda, 木田 景子，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏]
通讯作者：
木田 景子，生方 誠希，野津 亮，本多 克宏
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