Data Clustering: A Review


日時 内容                        PowerPoint ファイル その他資料など 発表者
4月13日 1. Introduction
2. Definition and Notation
shinnou1.ppt 新納
4月21日 3. Pattern Representation, feature selection and extraction yoshimura1.ppt 吉村
4月21日 4. Similarity Measure fujii1.ppt 藤井
4月27日 5. Clustering techniques yatsu1.ppt 谷津
4月27日  5.1 Hierarchical Clustering Algorithms shinnou2.ppt 新納
5月11日  5.2 Partitional Algorithms
  5.2.1 Squared Error Algorithms
konno1.ppt 紺野
5月11日   5.2.2 Graph-Theoretic Clustering yosimura2.ppt 吉村
5月18日  5.3 Mixture-Resolving and Mode-Seeking Algorithms
 5.4 Nearest Neighbor Clustering
藤井
5月18日  5.5 Fuzzy Clustering yatsu2.ppt 谷津
6月1日  5.6 Representation of Clusters konno2.ppt 紺野
6月1日  5.7 Artificial Neural Networks for Clustering shinnou3.ppt 新納
6月8日  5.8 Evolutionary Approach for Clustering yosimura3.ppt 吉村
 5.9 Search-Based Approaches 藤井
6月15日  5.10 A comparison of Techniques yatsu3.ppt 谷津
 5.11 Incorporating Domain Constraints in Clustering 紺野
6月22日  5.12 Clustering Large Data Sets 藤井
  5.12.1 Divide and Conquer Approach yatsu4.ppt 谷津
6月29日   5.12.2 Incremental Clustering
  5.12.3 Parallel Implementation
紺野
6章と7章は省略