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저자정보
김가현 (한양대학교) 정호기 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2012년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2012.6
수록면
1,062 - 1,065 (4page)

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This paper proposes a priori knowledge-based randomness insertion method to speed-up the K-medoids algorithm. The randomness insertion is conducted by merging the nearest two clusters and splitting the largest cluster into two separate clusters. Experimental results show that our method enhances the convergence speed while maintaining similar clustering performance compared to the existing K-medoids clustering algorithm.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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