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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Jinkyung Yoo (Kyungpook National University) Yujeong An (Kyungpook National University) Young Min Kim (Kyungpook National University)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제5호
발행연도
2021.9
수록면
1,121 - 1,133 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.5.1121

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Most clustering algorithms considering spatial characteristics of data have been developed based on the geological location of observations. Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) provides arbitrarily shaped clusters grouping a set of observations which are closely packed together and noise detecting outliers which lie alone in low-density regions. A distance measure for DBSCAN is Euclidean distance, which is the standard measure of distance and especially suitable to handle continuous variables. To handle both categorical and continuous variables simultaneously, other measures are required to compute distance for various types of variables. Thus, we propose DBSCAN algorithm using Gower distance. We provide numerical results on spatial and non-spatial setup comparing DBSCAN methods with Euclidean and Gower distance and we apply this method to land price data and migraine treatments data. DBSCAN using Gower distance has a reasonable method and gives comparably stable results.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Density-based spatial clustering for applications with noise (DBSCAN) using Gower distance
3. Simulation study
4. Example : Land price data, Daegu, Korea
5. Conclusion
References

참고문헌 (18)

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