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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.9
- 수록면
- 965 - 970 (6page)
이용수
초록· 키워드
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K-평균 군집에서 수렴 속도를 향상시키기 위한 노력으로서, 우리는 새떼 이동의 개념을 도입한다. 그들 운동의 특징은 각 새가 그의 가장 가까운 이웃을 쫓아간다는 것이다. 우리는 군집 과정에 이 특징을 활용한다. 일단 한 벡터의 클래스가 결정되면, 그 근처의 몇 벡터들에게 동일한 클래스가 부여된다. 실험 결과 군집 종결에 필요한 계산 반복 횟수가 종전 방법에 비해 유의미하게 작은 것으로 나타났다. 게다가 단일 반복 계산에 소요되는 시간이 5% 이상 짧았다. 벡터와 센트로이드 사이의 거리를 누적한 값으로 군집의 품질을 평가한 바, 본 논문에서 제안한 방법과 종전 방법과의 차이는 거의 없었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 방법에 의해, 보다 짧은 계산 시간으로 질적 하락 없는 군집을 수행할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Clustering by Emulation of Birds‘ Movement
Ⅲ. Experiment
Ⅳ. Results and Discussion
Ⅴ. Conclusion
References
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