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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.11
- 수록면
- 885 - 886 (2page)
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Although hierarchical cluster analysis has been very successful in various applications, the worst-case complexity of the conventional hierarchical clustering algorithm often prevents researchers from analyzing data sets that have millions of objects by hierarchical clustering. To address this issue, we propose a new clustering algorithm called HIDES (hierarchical density-based subclustering). HIDES consists of two major steps. The first step is based upon a density-based pre ... 전체 초록 보기
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