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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김성수 (강원대학교) 백준영 (강원대학교) 강범수 (강원대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第42卷 第3號
발행연도
2017.8
수록면
25 - 34 (10page)

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K-means is a popular and efficient data clustering method that only uses intra-cluster distance to establish a valid index with a previously fixed number of clusters. K-means is useless without a suitable number of clusters for unsupervised data. This paper aimsto propose the Group Search Optimization (GSO) using Silhouette to find the optimal data clustering solution with a number of clusters for unsupervised data. Silhouette can be used as valid index to decide the number of clusters and optimal solution by simultaneously considering intra- and inter-cluster distances. The performance of GSO using Silhouette is validated through several experiment and analysis of data sets.
#Group Search Optimization #Data Clustering #Number of Clusters #Silhouette

목차

Abstract
1. 연구의 배경 및 목적
2. 데이터클러스터링 문제와 해 평가
3. 실루엣을 적용한 그룹탐색 최적화 데이터클러스터링
4. 실험결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

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