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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제11호
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 790 - 793 (4page)
이용수
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데이터마이닝의 다양한 기법들 중에서 군집분석방법은 객체간의 유사도를 이용하여 비슷한 객체끼리 군집화하는 방법이다. 수치형 데이터에 대한 군집분석 방법은 k-means 알고리즘[1]이 잘 알려져 있으며, 범주형 데이터에 대한 군집분석방법은 k-modes 알고리즘[2]이 알려져 있다. 본 논문에서는 범주속성의 데이터에 대하여 속성의 영향력을 수치적으로 평가하여 이를 군집화에 적용하였다. 군집화 기법에는 두 가지 방법을 이용하였다. 먼저 데이터의 분할에는 Tree-based Method[3-5]를 이용하여 영향력 높은 속성에 따른 속성 수준으로 데이터를 구분하였으며, 이를 k-modes 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. 각각의 방법은 범주형 속성에 대하여 속성의 영향력을 적용할 수 있도록 적용하였으며 높은 정확도를 보여주었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 결론 및 제언
참고문헌
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
P. Bradley / 1998 / Refining initial Points for k-means clustering / Proc, 15th Int, Conf, Machine Learning :91~99
Huang Z / 1997 / Clustering large data sets with mixed numeric and categorical values / Proceedings for the First Pacific Asia Knowledge Discovery and Data Mining Conference, Singapore: World Scientific :21~34
P.H.S.Torr / 2003 / Filtering Using a Tree-Based Estim ator / The 9th International Conference on Computer Vision(ICCV'03) :1063~1070
Young, S.J / 1994 / Tree-based State Tying for High Accuracy Acoustic Modelling / Proceeding of the Human Language Techknowlogy Workshop :307~312
Hendrik Blockeel / 2000 / Top-down induction of clustering trees / Proceedings of the 15th International Conference, Morgan Kaufmann :55~63
Huang Z / 1997 / Clustering large data sets with mixed numeric and categorical values / Proceedings for the First Pacific Asia Knowledge Discovery and Data Mining Conference, Singapore: World Scientific :21~34
P.H.S.Torr / 2003 / Filtering Using a Tree-Based Estim ator / The 9th International Conference on Computer Vision(ICCV'03) :1063~1070
Young, S.J / 1994 / Tree-based State Tying for High Accuracy Acoustic Modelling / Proceeding of the Human Language Techknowlogy Workshop :307~312
Hendrik Blockeel / 2000 / Top-down induction of clustering trees / Proceedings of the 15th International Conference, Morgan Kaufmann :55~63
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