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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.12
- 수록면
- 579 - 583 (5page)
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In the area of data clustering in high dimensional space, one of the difficulties is the time-consuming process for computing vector similarities. It becomes worse in the case of the agglomerative algorithm with the group-average link and mean centroid method, because the cluster similarity must be recomputed whenever the cluster center moves after the merging step. As a solution of this problem, we present an incremental method of similarity computation, which substitutes the scalar calculation for the time-consuming calculation of vector similarity with several measures such as the squared distance, inner product, cosine, and minimum variance. Experimental results show that it makes clustering speed significantly fast for very high dimensional data
목차
Abstract
1. Introduction
2. Incremental Computation Methods for Cluster Similarity
3. Experimental Results
4. Conclusions
Reference
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