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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김홍일 (대진대학교 컴퓨터공학과) 이혜명 (경문대학교 인터넷미디어정보과)
저널정보
한국컴퓨터산업교육학회 컴퓨터산업학회논문지 컴퓨터산업학회논문지 제4권 제12호
발행연도
2003.1
수록면
887 - 900 (14page)

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데이터베이스의 많은 응용분야에서 대용량 고차원 데이터의 클러스터링을 요구하고 있다. 이에 따라 클러스터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나 기존의 알고리즘들은 “차원의 저주”에 기인하여 고차원 공간에서 효과적 및 효율적으로 수행하지 못하는 경향이 있다. 더욱이, 고차원 데이터는 상당한 양의 잡음 데이터를 포함하고 있으므로 알고리즘의 효과성 문제를 야기한다. 그러므로 고차원 데이터의 구조와 다양한 특성을 지원하는 적합한 클러스터링 알고리즘이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 연구된 고차원 클러스터링 기법을 조사한 후, 각 기법의 장단점과 적합한 응용 분야에 대한 비교 및 분석을 통하여 분류한다. 특히 본 논문에서는 최근의 연구를 통하여 개발한 점진적 프로젝션 기반의 클러스터링 알고리즘인 CLIP의 성능을 기존의 알고리즘과 비교 분석함으로써 그 효율성 및 효과성을 입증한다. 이러한 알리즘들의 소개 및 분류를 통하여 향후의 더욱 향상된 클러스터링 알고리즘 개발에 기반이 되고자 한다.

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