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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강성민 (한국기술교육대학교) 이석주 (한국기술교육대학교) 민준기 (한국기술교육대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제7호
발행연도
2015.7
수록면
494 - 499 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

빅 데이터 처리를 위한 맵리듀스 기반의 다중 중심점 클러스터링 기법
강성민 컴퓨터공학과 2016.01 학위논문

2015

맵리듀스를 이용한 다중 중심점 집합 기반의 효율적인 클러스터링 방법
강성민 ,  이석주 ,  민준기 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2015.07 학술저널

2014

맵리듀스를 이용한 다중 중심 기반의 K-Means 클러스터링 기법
강성민 ,  이석주 ,  민준기 한국정보과학회 학술발표논문집 2014.12 학술대회자료

초록· 키워드

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데이터 사이즈가 증가함에 따라서 대용량 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문에서는 분산 병렬 처리 프레임워크인 맵리듀스를 활용한 k-Means 클러스터링 기반의 효과적인 클러스터링 기법인 MCSK-Means (Multi centroid set k-Means)알고리즘을 제안한다. k-Means 알고리즘은 임의로 정해지는 k개의 초기 중심점들의 위치에 따라서 클러스터링 결과의 정확도가 많은 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 MCSK-Means 알고리즘은 k개의 중심점들로 이루어진 m개의 중심점 집합을 사용하여 임의로 생성되는 초기 중심점의 의존도를 줄였다. 또한, 클러스터링 단계를 거친 m개의 중심점 집합들에 속한 중심점들에 대하여 직접 계층 클러스터링 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터 중심점들을 생성하였다. 본 논문에서는 MCSK-Means 알고리즘을 맵리듀스 프레임워크 환경에서 개발하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
#데이터마이닝 #맵리듀스 #k-Means 알고리즘 #클러스터링 #빅데이터 #data mining #MapReduce #k-Means algorithm #clustering #big data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 배경 지식
3. 맵리듀스를 이용한 다중 중심점 기반의 클러스터링 알고리즘
4. 실험 및 성능평가
5. 결론
References

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - R. S. Michalski / 1981 / A recent advance in data analysis : Clustering objects into classes characterized by conjunctive concepts / Progress in Pattern Recognition 1 : 33 ~ 56 google schola [학술대회논문] - P. Domingos / 2001 / A general method for scaling up machine learning algorithms and its application to clustering / Proc. of the 18th International Conference on Machine Learning : 106 ~ 113 google schola [단행본] - C. M. Bishop / 2006 / Pattern recognition and machine learning, Vol. 1 / springer google schola [학술지(정기간행물)] - J. M. Jolion / 1991 / Robust clustering with applications in computer vision / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 13 (8) : 791 ~ 802 google schola [학술지(정기간행물)] - T. Kanungo / 2002 / An efficient k-means clustering algorithm : Analysis and implementation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (7) : 881 ~ 892 google schola

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