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
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 38 - 41 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Convex clustering is a clustering method that does not require the number of clusters in advance. This method is based on the mixture models which have all the samples as the means of clusters and clustering is achieved by finding sparse mixing weights. However, a large number of iterations are needed until convergence because its objective function does not evaluate the sparsity of the mixing weights. This article derives an efficient algorithm for convex clustering with regularization that represents sparsity. Focusing on the fact that sparse solutions on the probability simplex which is the solution space of the convex clustering have a large ℓ₂-norm, we use the ℓ₂-norm to regularize the solution. Experimental results show that the proposed method converges faster ones and the proposed regularization is adequate to represent sparsity.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Convex Clustering and Sparsity
III. Proposed Regularization based on ℓ₂-norm
IV. Experimental Results
V. Conclusions
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
합성곱 오토인코더 기반의 응집형 계층적 군집 분석
멀티미디어학회논문지
2020 .01
-
lp-norm regularization for impact force identification from highly incomplete measurements
Smart Structures and Systems, An International Journal
2024 .08
-
Synthesis of clustering algorithms based on selection of centroids
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2018 .10
-
클러스터링 기법을 이용한 수용가별 전력 데이터 패턴 분석
KEPCO Journal on electric power and energy
2016 .01
-
Spectral clustering based on the local similarity measure of shared neighbors
[ETRI] ETRI Journal
2022 .10
-
이상치를 고려한 딥러닝 기반 웨이퍼 맵 결함 패턴 클러스터링
신뢰성응용연구
2022 .12
-
Fine-Grained Mobile Application Clustering Model Using Retrofitted Document Embedding
[ETRI] ETRI Journal
2017 .08
-
상황인식 기반 클러스터링의 적응적 자율 학습 분할 알고리즘
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .10
-
상황인식 기반 클러스터링의 적응적 자율 학습 분할 알고리즘
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .05
-
Constructing sparse neural network with threshold activations via convex optimization
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2021 .06
-
상황인식 기반 클러스터링의 비지도 학습
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2020 .07
-
Automatic Determination of the Number of Clusters for Semi-Supervised Relational Fuzzy Clustering
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2020 .06
-
Performance Improvement of Clustering Method Based on Random Swap Algorithm
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2019 .06
-
Exponential Nonlinear Regularization : An Improved Version of Regularization for Deep Learning Model
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
Performance evaluation of principal component analysis for clustering problems
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET)
2016 .10
-
딥러닝을 이용한 시계열데이터 군집화
신뢰성응용연구
2019 .06
-
클러스터 밀도와 무관한 향상된 클러스터링 기법
한국컴퓨터정보학회논문지
2015 .12
-
한국어 뉴스 기사 분류를 위한 KoBERT 기반의 문맥 벡터 클러스터링 방안 성능 비교 연구
Proceedings of KIIT Conference
2023 .06
-
Experiment Results of Data-Driven Contact Clustering
대한기계학회 춘추학술대회
2019 .05
-
Three-dimensional clustering of Janus cylinders by convex curvature and hydrophobic interactions
한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집
2015 .10
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001695446