정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
개선된 클러스터 유사도를 이용한 범주형 데이터의 계층적 클러스터링 |
| 영문제목(English Title) |
Hierarchical Clustering of Categorical Data using Improved Inter-Cluster Similarity |
| 저자(Author) |
강보영
김대원
Bo-Yeong Kang
Dae-won Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 38 NO. 01 PP. 0063 ~ 0068 (2011. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구는 범주형 데이터에 대한 계층적 클러스터링 알고리즘을 개선한 결과를 제시한다. 개별 데이터간의 유사도에 기반한 기존의 알고리즘을 새로이 제안된 클러스터간 유사도에 기반한 방식으로 확장하였다. 제안된 알고리즘은 범주형 데이터에 대한 클러스터 특성을 유사도 계산에 반영하게 되며, 실험을 통해 그 성능 향상을 보이고 있다.
|
영문내용
(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.
|
| 키워드(Keyword) |
계층적 클러스터링
범주형 데이터
클러스터 유사도
Hierarchical clustering
Categorical data
Cluster similarity
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
