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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.9
- 수록면
- 339 - 345 (7page)
이용수
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군집화는 주어진 데이터를 분할하여 데이터 속에 숨겨져 있는 의미를 자동으로 발견하는 방법이다. k-means는 간단하고 빠른 군집화 알고리즘 중의 하나이다. 군집의 수 k는 군집화를 수행하는데 매우 중요한 요소이며, k의 값에 의해 군집화 결과가 달라진다. 본 논문에서는 반복적인 k-means 수행과 군집의 품질을 평가하는 외부 군집 연관 기준 정보를 결합하여 최적의 군집수를 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법들에 비하여 제안하는 방법이 군집수의 정확성 측면에서 우수한 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 외부 군집 연관 기준
3. 군집화 알고리즘과 외부 군집 연관 기준
4. 실험환경 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
1. [단행본] - R. O. Duda / 2000 / Pattern Classification (2nd Edition) / Wiley-Interscience
2. [학술대회논문] - J. Vesanto / 1999 / Self-Organizing Map in Matlab: the SOM Toolbox / Proceedings of the Matlab DSP Conference : 34 ~ 40
3. [학술대회논문] - M. H. Yang / 1999 / A Data Partition Method for Parallel Self-Organizing Map / Proceeding of the IJCNN 99 : 1929 ~ 1933
4. [학술지(정기간행물)] - Z. Huang / 1998 / Extension to the k-Means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values / Data Mining and Knowledge Discovery 2 : 283 ~ 304
5. [학술대회논문] - D. Pelleg / 1999 / Accelerating Exact K-means Algorithms with Geometric Reasoning / International Conference on Knowledge Discovery and Datamining '99 : 277 ~ 281
2. [학술대회논문] - J. Vesanto / 1999 / Self-Organizing Map in Matlab: the SOM Toolbox / Proceedings of the Matlab DSP Conference : 34 ~ 40
3. [학술대회논문] - M. H. Yang / 1999 / A Data Partition Method for Parallel Self-Organizing Map / Proceeding of the IJCNN 99 : 1929 ~ 1933
4. [학술지(정기간행물)] - Z. Huang / 1998 / Extension to the k-Means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values / Data Mining and Knowledge Discovery 2 : 283 ~ 304
5. [학술대회논문] - D. Pelleg / 1999 / Accelerating Exact K-means Algorithms with Geometric Reasoning / International Conference on Knowledge Discovery and Datamining '99 : 277 ~ 281
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