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신병철 (계명대학교) 최승빈 (계명대학교) 김보성 (계명대학교) 배성민 (계명대학교) 송성민 (계명대학교) 장혁수 (계명대학교) 한동근 (계명대학교) 박세진 (계명대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 ICT플랫폼학회 하계학술발표대회논문집 ICT플랫폼학회 추계학술대회논문집 제10권 2호
발행연도
2023.12
수록면
17 - 24 (8page)

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4차 산업혁명 시대로 넘어오며 데이터 분석이 중요해졌고 그 중 클러스터링과 같은 기술이 강조되고 있다. 본 논문에서 데이터 분석의 핵심요소인 클러스터링과 차원 분석 기법인 차원 축소에 대해 설명하고 클러스터링 차원에서 차원 축소를 적용했을 때 최대 약 2.95배 높은 실루엣 계수를 확인할 수 있다. 이를 통해 본 연구는 클러스터링과 차원 축소를 동시에 적용하였을 때 높은 성능 향상이 발생하고 저차원보다는 고차원에서 차원 축소가 더욱 효율적이라는 사실을 알 수 있다.
#Dimensionality Reduction #Clustering Analysis #Clustering #PCA #t-SNE #UMAP

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차원 축소와 클러스터링
Ⅲ. 관련 연구
Ⅳ. 결론
참고문헌

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