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ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title)
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¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title)
Hierarchical Clustering of Categorical Data using Improved Inter-Cluster Similarity
ÀúÀÚ(Author)
°º¸¿µ
±è´ë¿ø
Bo-Yeong Kang
Dae-won Kim
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation)
VOL 38 NO. 01 PP. 0063 ~ 0068 (2011. 01)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
º» ¿¬±¸´Â ¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ °èÃþÀû Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¼±ÇÑ °á°ú¸¦ Á¦½ÃÇÑ´Ù. °³º° µ¥ÀÌÅÍ°£ÀÇ À¯»çµµ¿¡ ±â¹ÝÇÑ ±âÁ¸ÀÇ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» »õ·ÎÀÌ Á¦¾ÈµÈ Ŭ·¯½ºÅÍ°£ À¯»çµµ¿¡ ±â¹ÝÇÑ ¹æ½ÄÀ¸·Î È®ÀåÇÏ¿´´Ù. Á¦¾ÈµÈ ¾Ë°í¸®ÁòÀº ¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ Å¬·¯½ºÅÍ Æ¯¼ºÀ» À¯»çµµ °è»ê¿¡ ¹Ý¿µÇÏ°Ô µÇ¸ç, ½ÇÇèÀ» ÅëÇØ ±× ¼º´É Çâ»óÀ» º¸ÀÌ°í ÀÖ´Ù.
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
This research proposed an improved hierarchical clustering algorithm for clustering categorical data. The traditional hierarchical algorithm was extended by calculating a similarity between clusters with a new inter-cluster similarity measure instead of the inter-individual measure used in the conventional algorithm. The proposed algorithm takes the cluster characteristics for categorical data into account in the similarity calculation, which is found to give better clustering results through experiments.
Å°¿öµå(Keyword)
°èÃþÀû Ŭ·¯½ºÅ͸µ
¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ
Ŭ·¯½ºÅÍ À¯»çµµ
Hierarchical clustering
Categorical data
Cluster similarity
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