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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 한국경영과학회지 제29권 제1호
발행연도
2004.3
수록면
43 - 56 (14page)

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The purpose of clustering is to partition a set of objects into several clusters based on some appropriate similarity measure. In most cases, clustering is considered without any prior information on the number of clusters or the structure of the given data, which makes clustering is one example of very complicated combinatorial optimization problems. In this paper we propose a general-purpose clustering method that can determine the proper number of clusters as well as efficiently carry out clustering analysis for various types of data. The method is composed of two stages. In the first stage, two different hierarchical clustering methods are used to get a reasonably good clustering result, which is improved in the second stage by ASA(accelerated simulated annealing) algorithm equipped with specially designed perturbation schemes. Extensive experimental results are given to demonstrate the apparent usefulness of our ASA clustering method.

목차

Abstract

1. 서론

2. 군집화 문제와 군집화의 목적 함수

3. 군집화 과정

4. 모의 데이터에 대한 실험

5. 실제 데이터에 대한 적용 예

6. 결론 및 토의

참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
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