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군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE00608520');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

목차

요약

1. 서론

2. 관련연구

3. 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법

4. 실험

5. 결론 및 논의

참고문헌

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