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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.2
- 수록면
- 121 - 128 (8page)
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케이-평균 군집분석은 데이터들을 k개의 군집으로 임의로 분할을 하여 군집의 평균을 대표값으로 분할해 나가는 방법으로 데이터들을 유사성을 바탕으로 재배치를 하는 방법이다. 이러한 케이-평균 군집분석은 시장조사, 패턴분석 및 인식, 그리고 이미지 처리 분야 등에서 폭넓게 응용되고 있다. 그러나 대용량의 데이터베이스를 분석대상으로 하므로 그 만큼 데이터 처리 시간이 많이 소요되는 것이 문제 중의 하나이다. 특히 웹이 보편화된 현재 사용자들의 다양한 패턴을 분석하기 위한 데이터 마이닝 방법이 사용되어지고 있는데 처리 속도 문제는 더욱 중요하게 생각하고 있다. 이러한 속도 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 분할 군집법에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 케이-평균 알고리즘에 대해 그리드를 기반으로 한 무게중심 알고리즘을 제안하고자 한다.
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참고문헌 (11)
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1. [학술지(정기간행물)] - Hee-ChangPark / 2003 / Clustering Algorithm by Grid-based Sampling / 한국데이터정보과학회지 14 (3) : 535 ~ 543
2. [학술지(정기간행물)] - 박희창 / 2005 / Environmental Survey Data Modeling Using K-means Clustering Techniques / 한국데이터정보과학회지 16 (3) : 557 ~ 566
3. [학술대회논문] - Chu, S. C. / 2002 / Efficient k-medoids algorithms using multi-centroids with multi-runs sampling scheme / Proceedings of International Workshop on Mining Data across Multiple Customer Touchpoints for CRM : 14 ~ 25
4. [학술대회논문] - Chu, S. C. / 2002 / An incremental multi-centroid, multi-run sampling scheme for k-medoids-based algorithms-extended report / Proceedings of The Third International Conference on Data Mining Methods and Databases : 553 ~ 562
5. [학술대회논문] - Huang, Z. / 1997 / Clustering large data sets with mixed numeric and categorical values / Proceedings of The First Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 21 ~ 34
2. [학술지(정기간행물)] - 박희창 / 2005 / Environmental Survey Data Modeling Using K-means Clustering Techniques / 한국데이터정보과학회지 16 (3) : 557 ~ 566
3. [학술대회논문] - Chu, S. C. / 2002 / Efficient k-medoids algorithms using multi-centroids with multi-runs sampling scheme / Proceedings of International Workshop on Mining Data across Multiple Customer Touchpoints for CRM : 14 ~ 25
4. [학술대회논문] - Chu, S. C. / 2002 / An incremental multi-centroid, multi-run sampling scheme for k-medoids-based algorithms-extended report / Proceedings of The Third International Conference on Data Mining Methods and Databases : 553 ~ 562
5. [학술대회논문] - Huang, Z. / 1997 / Clustering large data sets with mixed numeric and categorical values / Proceedings of The First Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 21 ~ 34
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