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초록·키워드
본 논문은 GK 클러스터링 알고리즘이 클러스터링의 볼륨을 추정할 수 없는 단점을 극복하여 GK 클러스터링의 성능 향상을 목표로 하고 있다. GK 클러스터링은 Fuzzy C-means가 확장된 알고리즘으로 클러스터의 다양한 기하학적 형태를 찾을 수 있는 특징을 갖고 있다. 이를 위해 사용하는 거리 측정 방법은 클러스터의 볼륨을 의미하는 변수 로우가 있지만 이 값을 추정하기 어렵다. 이 값을 추정하지 못하면 볼륨이 다른 클러스터를 가진 데이터는 클러스터링 알고리즘이 잘 동작하지 못한다. 본 논문은 클러스터링 평가 함수에 기반한 휴리스틱한 방법을 적용하여 로우값을 추정하였다. 로우값 추정 알고리즘을 적용한 GK 클러스터링은 클러스터들의 볼륨 차이와 관계없이 성능 향상이 된 것을 실험적으로 보였다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-566-004204306
