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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2006년 추계학술대회 논문집
발행연도
2006.11
수록면
421 - 426 (6page)

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We propose a new algorithm for K-medoids clustering which runs like the K-means clustering algorithm and test several methods for selecting initial medoids. The proposed algorithm calculates similarity matrix once and uses it for finding new medoids at every iterative step. To evaluate the proposed algorithm, we use real and artificial data and compare with the clustering results of other algorithms in terms of three performance measures. Experimental results show that the proposed algorithm takes the reduced time in computation with comparable performance as compared to the Partitioning Around Medoids.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Algorithm
3. Numerical experiments
4. Conclusion
References

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