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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(A)
- 발행연도
- 2009.11
- 수록면
- 96 - 97 (2page)
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The major problem in K-means clustering is to determine the number of clusters and their starting centroids. The quality of the resulting clusters is largely dependent on the estimation of K. In this paper, we investigate a novel method based on tensor voting to estimate these initial parameters. (d+1)-D tensor voting is applied on d-dimensional data to generate a saliency map. Major peaks in the saliency map are detected to decide the number of clusters. Experimental r ... 전체 초록 보기
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