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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.11
- 수록면
- 221 - 229 (9page)
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Recently, there has been enormous growth in the amount of commercial and scientific data, such as protein sequences, retail transactions, and web-logs. Such datasets consist of sequence data that have an inherent sequential nature. However, only a few of the existing clustering algorithms consider sequentiality. This study presents a method for clustering such sequence datasets. The similarity between sequences must be decided before clustering the sequences. This study proposes a new similarity measure to compute the similarity between two sequences using a sequence element. Two clustering algorithms using the proposed similarity measure are proposed: a hierarchical clustering algorithm and a scalable clustering algorithm that uses sampling and a k-nearest neighbor method. Using a splice data set and synthetic datasets, we show that the quality of clusters generated by our proposed clustering algorithms is better than that of clusters produced by traditional clustering algorithms.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 시퀀스들 간의 유사도 계산 방법
4. 계층적 클러스터링 알고리듬
5. 샘플링과 k-nearest neighbor(k-nn)을 이용한 클러스터링 알고리듬
6. 실험결과
7. 결론
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