지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.8
- 수록면
- 492 - 507 (16page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
정보통신 기술이 발달함에 따라 빅 데이터 저장이 가능해지고 빅 데이터로부터 활용 가능한 정보를 얻기 위해 군집화의 중요성이 강조되고 있다. 이때, 보다 의미 있는 정보를 이용하기 위해서는 군집화 결과에 대한 군집검증이 요구된다. 본 연구는 군집화 유효성 지수를 이용한 군집검증에 관하여 다루며 기존 군집화 유효성 지수 중 사용 빈도가 높은 Dunn 지수와 CH 지수에 서포트 벡터 데이터 표현 개념을 반영한 새로운 군집화 유효성 지수를 제안한다. 새로운 군집화 유효성 지수는 기존 지수를 응집도와 분리도로 분해하고, 응집도를 계산함에 있어 서포트 벡터 데이터 표현 개념을 반영하여 개발한다. 본 연구에서 제안한 군집화 유효성 지수들은 기존 연구들에서 제시되었던 Dunn, CH 지수와 성능을 비교하였다. 성능비교를 위하여 노이즈, 부분 클러스터, 임의형상, 그리고 2개 이상의 특성이 혼합된 형태를 갖는 벤치마킹 문제를 사용하였다. 실험 결과, 새롭게 제안한 지수들의 성능은 기존 지수들의 성능을 유지하거나 향상되었다. 본 연구결과는 다양한 특성 데이터에 적용 가능한 군집 검증의 방법을 제시하는데 활용 가능하다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0