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자료유형
학술저널
저자정보
Jung, Yong Gyu (Dept. of Medical IT Marketing, Eulji University) Han, Soo Ji (Dept. of Medical IT Marketing, Eulji University) kim, Jae Hee (Chief executive officer, T2L Corp.)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제6권 제1호
발행연도
2014.1
수록면
16 - 22 (7page)

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Clustering methods such as k-means and EM are the group of classification and pattern recognition, which are used in management science and literature search widely. In this paper, k-means and EM algorithm are compared the performance using by Weka. The winning Lottery numbers of 567 cases are experimented for our study and presentation. Processing speed of the k-means algorithm is superior to the EM algorithm, which is about 0.08 seconds faster than the other. As the result it is summerized that EM algorithm is better than K-means algorithm with comparison of accuracy, precision and recall. While K-means is known to be sensitive to the distribution of data, EM algorithm is probability sensitive for clustering.
#Lottery #gambling #k-means #EM Algoritm #Weka

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