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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제2호
발행연도
2009.2
수록면
109 - 121 (13page)

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사전정보는 클러스터링 성능을 유도할 수 있는 요인이지만, 활용 방법에 따라 차이는 발생한다. 특히, 사전정보를 초기 중심으로 활용할 때, 사전정보 간 유사도에 대해 고려하는 것이 필요하다. 레이블이 같더라도 낮은 유사도를 갖는 사전정보로 인해 초기 중심 설정 시 문제가 발생할 수 있기 때문에, 이들을 구분하여 활용하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문은 낮은 유사도를 갖는 사전정보를 구분하여 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 또한 유사도에 의해 구분된 사전정보는 다양하게 활용함으로써 생성되는 다양한 클러스터링 결과를 연관규칙에 기반하여 앙상블 함으로써 통합된 하나의 분석 결과를 도출하여 클러스터링 분석 성능을 더욱 개선시킬 수 있다.
#클러스터링 #반지도 학습 #앙상블 #연관규칙 #clustering #semi-supervised #ensemble method #association rule

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 연관규칙 기반 앙상블 클러스터링
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - A.K. Jain / / Data Clustering : A Review / ACM Computing Surveys 31 (3) google schola 2. [단행본] - Brian S.Everitt / / Cluster Analysis / ARNOLD google schola 3. [단행본] - Aidong zhang / 2006 / advanced analysis of gene expression microarray data / World Scientific google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Danh V. Nguyen / 2002 / Tumor classification by partial least squares using microarray gene expression data / Bioinformatics 18 (1) : 39 ~ 50 google schola 5. [학술대회논문] - Sugato Basu / 2002 / Semi-supervised Clustering by Seeding / Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning, (ICML-2002) : 19 ~ 26 google schola

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