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  1. B200 工学部/工学研究科
  2. B200e 会議資料
  3. 国際会議

A Clustering Method for Geometric Data based on Approximation using Conformal Geometric Algebra

http://hdl.handle.net/2237/20706
http://hdl.handle.net/2237/20706
c689f951-b9f4-495d-aa52-5eb7a94dea36
名前 / ファイル ライセンス アクション
5_A_Clustering_Method_for_Geometric_Data.pdf 5_A_Clustering_Method_for_Geometric_Data.pdf (639.9 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2014-11-06
タイトル
タイトル A Clustering Method for Geometric Data based on Approximation using Conformal Geometric Algebra
言語 en
著者 Minh, Tuan Pham

× Minh, Tuan Pham

WEKO 54085

en Minh, Tuan Pham

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Tachibana, Kanta

× Tachibana, Kanta

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en Tachibana, Kanta

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Yoshikawa, Tomohiro

× Yoshikawa, Tomohiro

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en Yoshikawa, Tomohiro

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Furuhashi, Takeshi

× Furuhashi, Takeshi

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en Furuhashi, Takeshi

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
権利情報 © 2011 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
言語 en
キーワード
主題Scheme Other
主題 conformal geometric algebra
キーワード
主題Scheme Other
主題 hyper-sphere
キーワード
主題Scheme Other
主題 inner product
キーワード
主題Scheme Other
主題 distance
キーワード
主題Scheme Other
主題 clustering
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Clustering is one of the most useful methods for understanding similarity among data. However, most conventional clustering methods do not pay sufficient attention to the geometric properties of data. Geometric algebra (GA) is a generalization of complex numbers and quaternions able to describe spatial objects and the relations between them. This paper uses conformal GA (CGA), which is a part of GA, to transform a vector in a real vector space into a vector in a CGA space and presents a proposed new clustering method using conformal vectors. In particular, this paper shows that the proposed method was able to extract the geometric clusters which could not be detected by conventional methods.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2011), June 27-30, 2011, Grand Hyatt Taipei, Taipei, Taiwan
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/FUZZY.2011.6007574
ISBN
関連タイプ isPartOf
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-4244-7315-1
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1098-7584
書誌情報 en : 2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)

p. 2540-2545, 発行日 2011-06
著者版フラグ
値 author
URI
識別子 http://dx.doi.org/10.1109/FUZZY.2011.6007574
識別子タイプ DOI
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/20706
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 16:35:44.572651
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