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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tao Thanh Vinh (POSTECH) 이종혁 (POSTECH)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제9호
발행연도
2012.9
수록면
674 - 678 (5page)

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본 논문은 자질 선택과 군집 점수 최대화를 이용하여 대체 클러스터를 찾는 방법론을 제안한다. 우선 대체 클러스터를 찾기 위하여 중요한 자질을 찾고, 분류된 자질을 기준으로 대상 데이터를 변환하였으며, 대체 클러스터의 분류 품질을 높이기 위하여 군집 점수를 최대화하는 알고리즘을 적용하였다. UCI 데이터를 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법론이 JI와 DI를 기준으로 한 평가에서 가장 높은 성능을 보였다. 본 결과는 자질 선택과 군집 점수의 최대화가 대체 클러스터를 찾는데 유용하다는 것을 보여준다.
#데이터 클러스터링 #k-means #군집 점수 #군집 비유사도 #data clustering #k-means #clustering quality #clustering dissimilarity

목차

1. Introduction
2. Previous works
3. Materials and Methods
4. Results
5. Discussions
6. Conclusion
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
M. Dash / 2000 / Feature selection for clustering / ADKK ’00 :110~121 google schola Z. Qi / 2009 / A principled and flexible framework for finding alternative clusterings / KDD :717~726 google schola X. H. Dang / 2010 / Generation of alternative clusterings using the cami approach / SDM :118~129 google schola X. H. Dang / 2010 / A hierarchical information theoretic technique for the discovery of non linear alternative clusterings / KDD :573~582 google schola E. Bae / 2006 / Coala: A novel approach for the extraction of an alternate clustering of high quality and high dissimilarity / ICDM :53~62 google schola

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