예측 데이터를 이용한 빠른 K-Means 알고리즘

지태창; 이현진; 이일병

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자료유형: 학술저널

저자정보: 지태창 이현진 이일병

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제9권 제1호

발행연도: 2009.1

수록면: 106 - 114 (9page)

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본 논문에서 K-Means 군집화 알고리즘을 빠르게 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징은 속도 향상을 위해 변화될 가능성이 있는 데이터를 예측하는 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집이 변경될 가능성이 있는 데이터만 선택하여 군집 중심과의 거리를 계산함으로써 전체 군집 계산 시간을 줄일 수 있었다. 군집이 변화될 예측 데이터를 계산할 때는 K-Means 알고리즘을 적용하면서 생성되는 거리 정보를 사용함으로써 추가되는 계산 시간이 적고, 특히, 거리 정보를 이용하기 때문에 차원의 개수에는 영향을 덜 받는 알고리즘을 제안할 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 원래의 K-Means인 Lloyd's와 이를 개선한 KMHybrid와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 대용량 데이터(입력데이터의 크기가 크고, 데이터의 차원이 크며, 군집의 개수가 많은 경우)의 경우에 Lloyd's와 KMHybrid보다 높은 속도 향상을 보였다.

#패턴 인식 #데이터 마이닝 #K-Means 군집화 #Pattern Recognition #Data Mining #K-Means Clustering

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

1. [학술대회논문] - K. Alsabti / 1998 / An Efficient K-Means Clustering Algorithm / Proc. of the first Workshop on High Performance Data Mining

2. [학술대회논문] - M. Badoiu / 2002 / Approximate Clustering via Coresets / Proc. 34th Annual ACM Symposium on Theory of Computing : 250 ~ 257

3. [단행본] - R. C. Dubes / 1988 / Algorithms for Clustering Data / Prentice Hall

4. [학술지(정기간행물)] - M. Ester / 1996 / A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise / Proc. of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

5. [학술대회논문] - M. Ester / 1995 / Knowledge Discovery in Large Spatial Databases: Focusing Techniques for Efficient Class Identification / Proc. of the Fourth International Symposium on Large Spatial Databases

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