Clustering Algorithm Using a Center of Gravity for Grid-based Sample

Hee Chang Park; Jee Hyun Ryu

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hee Chang Park Jee Hyun Ryu

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제16권 제2호

발행연도: 2005.6

수록면: 217 - 226 (10page)

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Cluster analysis has been widely used in many applications, such as data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new clustering method, `Clustering algorithm using a center of gravity for grid-based sample`. It reduces running time by using grid-based sample and keeps accuracy by using representative point, a center of gravity.

#최단연결법 #클러스트링 #그리드 #무게중심 #유클리드 제곱 거리

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[학술지(정기간행물)] - Anderberg / 1973 / Cluster Analysis for Applications

[학술지(정기간행물)] - / 1990 / Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis

[학술지(정기간행물)] - / 1998 / An efficient clustering algorithm for large databases : 73 ~ 84

[학술지(정기간행물)] - / 2003 / Clustering Algorithm by Grid-based Sampling 14 ((3) : 535 ~ 543

[학술지(정기간행물)] - / 1999 / A robust clustering algorithm for categorical attributes : 512 ~ 521

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