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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
- DOI
- 10.7737/JKORMS.2020.45.2.001
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Heuristic algorithm can be used for the NP-complete data clustering problem. This research aims to develop the rapid biogeography-based silhouette optimization (RBBSO) to search for the optimal data clustering solution. Valid index silhouette with sufficient clusters for the unsupervised data with considerable computation time reduction is used for this exploration. Suitable migration and mutation are also proposed to balance the converged and diversified search for data clustering by using valid index silhouette to adapt new good solutions while keeping good ones. Specifically, the computational time of RBBSO is reduced by migration based on the centroid of habitat (solution) and mutation, considering the silhouette value of each data. Experimental simulation results show that the performance of the proposed RBBSO is competitive in data clustering which uses benchmark problems.
목차
Abstract
1. 연구의 배경 및 목적
2. 데이터 클러스터링 문제와 해 평가
3. RBBSO 데이터 클러스터링
4. 실험결과 및 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
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강범수 / 2018 / 실루엣을 적용한 2단계 인공벌군집 데이터 클러스터링 / 한국경영과학회지 43(2):1~9
김성수 / 2017 / 실루엣을 적용한 그룹탐색 최적화 데이터클러스터링 / 한국경영과학회지 42(3):25~34
김성수 / 2019 / 엘리티즘이 적용된 생물지리학적 최적화를 사용한 그리드 컴퓨팅 작업 스케줄링 / 한국경영과학회지 44(2):43~52
Arbelaitz / 2013 / An extensive comparative study of cluster validity indices / Pattern Recognition 46(1):243~256
Hruschka / 2009 / A survey of evolutionary algorithms for clustering / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C : Applications and Reviews 39(2):133~155
김성수 / 2017 / 실루엣을 적용한 그룹탐색 최적화 데이터클러스터링 / 한국경영과학회지 42(3):25~34
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