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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤태식 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
55 - 59 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

고차원 대규모 데이터 처리를 위한 K-means 클러스터링
윤태식 ,  심규석 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2012.01 학술저널

2011

고차원 대규모 데이터를 위한 효율적인 K-means 클러스터링
윤태식 ,  심규석 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.06 학술대회자료

초록· 키워드

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클러스터링은 유사한 데이터 포인트들을 그룹으로 묶어 데이터를 분석하는데 유용하다. 본 논문에서는 기존의 K-means 알고리즘과 비교해 고차원 대규모 데이터에 대해서 효율적으로 동작하는 K-means 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘들은 점간 거리 정보와 휴면 군집을 이용해 불필요한 거리계산을 줄인다. 제안된 알고리즘은 기존의 연구의 제안된 알고리즘에 비해 공간을 적게 쓰면서 동시에 빠르다. 실제 고차원 데이터 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.
#K-means 클러스터링, 고차원 대규모 데이터 #K-means Clustering, High-dimensional Large data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안된 K-means 클러스터링 알고리즘
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Xindong Wu / 2007 / Top 10 algorithms in data mining / Knowl. Inf. Syst 14(1):1~37 google schola S. Lloyd. / 1982 / Least squares quantization in PCM / IEEE Transactions on Information Theory 28(2):129~137 google schola Charles Elkan / 2003 / Using the triangle inequality to accelerate k-means, In Tom Fawcett and Nina Mishra, editors, ICML / AAAI Press :147~153 google schola G. Hamerly / 2010 / Making k-means even faster / SIAM International Conference on Data Mining (SDM) google schola J. McNames / 2000 / Rotated partial distance search for faster vector quantization encoding / IEEE Signal Processing Letters 7(9) google schola

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