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조진혁 (중앙대학교) 고송 (중앙대학교) 김대원 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
145 - 148 (4page)

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본 논문은 K-modes의 초기 값에 의한 성능 편차 문제를 극복하기 위해, 다양한 초기 값에 의한 K-modes 결과를 앙상블 하는 방법을 다룬다. 적용한 앙상블 기법은 K-modes의 초기 값 변화에 의한 결과에서 높은 신뢰도를 보이는 패턴들을 기반으로 해당 그룹의 모델을 형성 한 후 나머지 패턴을 대상으로 군집화하여 모델과의 유사성 비교를 통해 해당 그룹에 할당하는 방법에 대한 것이다. 실험 결과를 통해 제안한 앙상블 알고리즘이 안정성과 성능에서 개선됨을 볼 수 있었다.
#K-modes 클러스터링 #앙상블 알고리즘

목차

요약
1. 서론
2. 제안하는 기법
3. 실험
4. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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