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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상욱 (목원대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제9권 제9호
발행연도
2009.9
수록면
80 - 89 (10page)

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클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.
#클러스터링 #최적의 클러스터 수 #클러스터링 타당성 평가기준 #고속 탐색 알고리즘 #Clustering #Optimal Number of Clusters #Cluster Validity Index #Fast Search Algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 연구
Ⅲ. 탐색 공간 축소 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [단행본] - B. Everitt / 2001 / Cluster Analysis / Arnold google schola 2. [단행본] - V. Cherkassky / 1998 / Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods / Wiley google schola 3. [단행본] - U. M. Fayyad / 1996 / From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview / The MIT Press google schola 4. [학술대회논문] - T. Ishioka / 2005 / An expansion of x-means for automatically determining the optimal number of clusters / proceedings of fourth IASTED international conference : 91 ~ 96 google schola 5. [학술대회논문] - R. Dubes / 1993 / Cluster analysis and related issue / handbook of pattern recognition and computer vision : 3 ~ 32 google schola

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