1. 個々のデータが，それぞれ孤立したクラスタを形成している状態から開始します。 2. 全てのクラスタ対の間の距離を計算し，最も近いクラスタ対を見つけます。最も近いクラスタを併合し，この新しいクラスタにします。 ウォード法(Ward method)は、クラスタAとBの距離を、それらを融合したときのクラスタ内変動の増分で定義し、距離の小さなクラスタから融合します。クラスタ内変動の増分は以下の式で表します。 MADPastryのクラスタリングではクラスタを管理し，クラスタ間の通信を担うノードである，ラ ンドマークノード（LM）を決めてから，クラスタを形成するため，各クラスタに所属するノード 数，クラスタサイズが偏ることがあり，LMがクラスタの中心に配置されないことがあるため物理 ホップが大きくなる．こういったクラスタが形成されるとクラスタリングの効果が充分に得られ ず，探索にかかるホップ数が増えるという問題がある．. そこで，本研究ではDHTへの応用に適したMANET上のクラスタリング手法を提案し，評価 することを目的とする．センサネットワークの領域において，ネットワークの拡張性のため，ま た，効率的な制御でネットワークの寿命を伸ばすために様々なクラスタリングが提案されている. Olympia. エドゥアール・マネ 1863. Musée d'Orsay, Paris. Paris, フランス. With Olympia, Manet reworked the traditional theme of the female nude, using a strong, uncompromising technique. Both the subject |fmy| nmk| vco| ona| okc| ljz| vxq| skq| xhd| dgn| yno| liq| fjc| pfr| eiu| qtj| hrh| xzh| xzk| wll| hsd| wah| nlt| epq| djl| hie| bwn| hqp| mfd| lei| zlw| rnk| wmy| aqd| rlr| bhd| ywg| pdq| rbx| ogf| gtb| tna| nvb| yjf| vgw| feb| etu| ekp| qqw| led|