지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.5
- 수록면
- 1,311 - 1,318 (8page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
Spectral clustering is one of the most recent unsupervised learning methods in data partitioning problems. Although spectral clustering algorithms commonly show better experimental results than those of other clustering methods, there are some practical issues in using the methods. This article concentrates on two critical issues in a large-scale problem; computing time and data storage requirements. Traditional spectral clustering algorithms are impractical in large-scale problems because of the eigenvalue decomposition. We propose a new algorithm which is introducing supervised learning techniques to spectral clustering to handle largescale data partitioning problems efficiently. Our method predicts eigenvector elements using the Gaussian process regression method with a smallsize spectral decomposition. With experiments on several large-scale data sets, we show our algorithm leads a remarkable computational cost reduction and nearly identical results comparing to the traditional spectral clustering.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존연구
3. 제안방법
4. 사례연구
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Semidefinite Programming 을 통한 그래프의 동시 분할법
한국정보과학회 학술발표논문집
2004 .10
-
Spectral Clustering 기반 다중 조명 추정 기법
대한전자공학회 학술대회
2016 .06
-
준정부호 스펙트럼의 군집화
한국정보과학회 학술발표논문집
2005 .07
-
Empirical Comparisons of Clustering Algorithms using Silhouette Information
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2010 .03
-
A Max-Flow-Based Similarity Measure for Spectral Clustering
[ETRI] ETRI Journal
2013 .04
-
Support Vector Data Description Using Clustering Method
ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications
2007 .07
-
데이터 레코드의 Clustering Algorithms
(구)정보과학회논문지
1978 .12
-
About one clustering algorithm in intellectual data analysis
ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications
2008 .06
-
테이터 레코드의 Clustering Algorithms
한국정보과학회 학술발표논문집
1978 .10
-
Optimization-Based Data Clustering Algorithm
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2007 .05
-
Robust Similarity Measure for Spectral Clustering Based on Shared Neighbors
[ETRI] ETRI Journal
2016 .06
-
An Overview of Unsupervised and Semi-Supervised Fuzzy Kernel Clustering
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2013 .12
-
Automatic Determination of the Number of Clusters for Semi-Supervised Relational Fuzzy Clustering
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2020 .06
-
합성곱 오토인코더 기반의 응집형 계층적 군집 분석
멀티미디어학회논문지
2020 .01
-
The Effect of Bias in Data Set for Conceptual Clustering Algorithms
International journal of advanced smart convergence
2019 .01
-
Performance evaluation of principal component analysis for clustering problems
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET)
2016 .10
-
적응형 분광 군집 방법 기반 다중 언어 문서 군집화
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .12
-
Exponential Probability Clustering
대한전자공학회 학술대회
2008 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-530-001435934