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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제32권 제3호
발행연도
2005.6
수록면
228 - 242 (15page)

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투영 클러스터링은 고 차원 데이타집합에서 서로 다른 부분공간들에서 클러스터들을 찾으려고 모색한다. 사용자가 출력 클러스터들의 개수와 투영 클러스터들의 부분공간의 평균 차원수를 지정하지 않아도, 거의 최적인 투영 클러스터들을 탐사해내는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 각 단계에서 알고리즘의 목적 함수는 투영 에너지, 품질, 그리고 이상치들의 개수를 계산한다. 클러스터링에서 투영 에너지를 최소화하고 품질을 최대화하기 위하여, 전체 차원의 표준 편차들을 비교함으로 입력 점들의 밀도 상에서 각 클러스터의 최선의 부분영역을 찾기 시작한다. 부분공간의 각 차원에 대한 가중치 요소가 투영 거리 측정에서 확률 오차를 없애기 위하여 사용된다. 제안된 알고리즘이 투영 클러스터들을 정확하게 발견해내고 대 용량의 데이타 집합에서 비례확장성을 갖는다는 것을 여러 가지 실험으로 보여준다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 기존 알고리즘의 검토와 성능 평가를 위한 척도

3. 알고리즘 SAM

4. 실험 결과

5. 결론

참고문헌

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[학술지(정기간행물)] - / 2001 / Data Mining-Concepts and Techniques google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999 / Data clustering-a review 31 (3) : 264 ~ 323 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2004.6 / Subspace Clustering for High Dimensional Data-A Review 6 (1) : 90 ~ 105 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999 / Fast Algorithms for Projected Clustering : 61 ~ 72 google schola [학술지(정기간행물)] - / June2003 / 고 차원 데이터를 부분차원 클러스터링하는 효과적인 알고리즘 10-d (3) : 417 ~ 426 google schola

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