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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.12
- 수록면
- 729 - 734 (6page)
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패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 비대칭적 유사도 측정
3. 계층적 클러스터링 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
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1. [단행본] - J. Han / 2001 / Data mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann Publishers
2. [학술지(정기간행물)] - S. Asharaf / 2006 / Rough set based incremental clustering of interval data / Pattern Recognition Letters 27 : 515 ~ 519
3. [학술지(정기간행물)] - T. V. Ravi / 2000 / A new nonhierarchical clustering procedure for symbolic objects / LNCS 1983 : 35 ~ 41
4. [학술지(정기간행물)] - T. Denoeux / 2000 / Multidimensional scaling of interval valued dissimilarity data / Pattern Recognition Letters 21 : 83 ~ 92
5. [학술지(정기간행물)] - K. C. Gowda / 1991 / Symbolic clustering using a new dissimilarity measure / Pattern Recognition 24 (6) : 567 ~ 578
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3. [학술지(정기간행물)] - T. V. Ravi / 2000 / A new nonhierarchical clustering procedure for symbolic objects / LNCS 1983 : 35 ~ 41
4. [학술지(정기간행물)] - T. Denoeux / 2000 / Multidimensional scaling of interval valued dissimilarity data / Pattern Recognition Letters 21 : 83 ~ 92
5. [학술지(정기간행물)] - K. C. Gowda / 1991 / Symbolic clustering using a new dissimilarity measure / Pattern Recognition 24 (6) : 567 ~ 578
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