Variable Selection and Outlier Detection for Automated K-means Clustering

Sung Soo Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sung Soo Kim

저널정보: 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제22권 제1호

발행연도: 2015.1

수록면: 55 - 67 (13page)

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An important problem in cluster analysis is the selection of variables that define cluster structure that also eliminate noisy variables that mask cluster structure; in addition, outlier detection is a fundamental task for cluster analysis. Here we provide an automated K-means clustering process combined with variable selection and outlier identification. The Automated K-means clustering procedure consists of three processes: (i) automatically calculating the cluster number and initial cluster center whenever a new variable is added, (ii) identifying outliers for each cluster depending on used variables, (iii) selecting variables defining cluster structure in a forward manner. To select variables, we applied VS-KM (variable-selection heuristic for K-means clustering) procedure (Brusco and Cradit, 2001). To identify outliers, we used a hybrid approach combining a clustering based approach and distance based approach. Simulation results indicate that the proposed automated K-means clustering procedure is eective to select variables and identify outliers. The implemented R program can be obtained at http://www.knou.ac.kr/∼sskim/SVOKmeans.r.

#adjusted rand index #Automated K-means clustering #Mahalanobis distance #outlier detecting #variable selection #VS-KM

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김성수

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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