書誌事項
- タイトル別名
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- DETECTION OF SPATIAL CLUSTERS WITH HIGH-RISK REGIONS BY USING RESTRICTED HIERARCHICAL STRUCTURE
- Echelon scanホウ ニ ヨル コウリスク ナ クウカン クラスター ケンシュツホウ ノ テイアン
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抄録
本論文では, 空間データのクラスター検出を可能にする新たな手法を提案する. これまで, 各種のクラスター検出手法が提案されているが, 検出されるクラスターの持つ形状に制限が設けられていたり, リスクの低い領域を含むような, 実際の感覚とは異なるクラスターを検出してしまうといった問題点がある. 提案手法では, データの持つ空間的階層構造に注目し, その上位階層の抽出を行うことで既存手法の問題の解決を試みる. また, 提案手法は既存手法と比べ計算コストを大幅に低減させるため, 大規模空間データへの適用を可能にする. 実際に, シミュレーションによって提案手法のクラスター検出精度を検証するとともに, 既存手法と比較することで提案手法の有効性を示す.
収録刊行物
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- 計算機統計学
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計算機統計学 34 (1), 23-43, 2021
日本計算機統計学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390008775391596544
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- NII論文ID
- 130008124239
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- NII書誌ID
- AN10195854
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- ISSN
- 21899789
- 09148930
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- NDL書誌ID
- 031835756
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可