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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2005 한국컴퓨터종합학술대회 논문집(A)
- 발행연도
- 2005.7
- 수록면
- 892 - 894 (3page)
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Graph partitioning provides an important tool for data clustering, but is an NP-hard combinatorial optimization problem. Spectral clustering where the clustering is performed by the eigendecomposition of an affinity matrix [1,2]. This is a popular way of solving the graph partitioning problem. On the other hand, semidefinite relaxation, is an alternative way of relaxing combinatorial optimization, leading to a convex optimiza ... 전체 초록 보기
목차
Abstract
1. Introduction
2. Graph Partitioning Problem
3. SDP Approach
4. Experimental Results
5. Conclusion
6. Reference
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