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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.8
- 수록면
- 305 - 314 (10page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2017.08.09
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Clustering is a method that collects data objects into groups based on their similary. Performance of the state-of-the-art clustering methods is different according to the data characteristics. There have been numerous studies that performed experiments to compare the accuracy of the state-of-the-art clustering methods by applying various kinds of datasets. A common problem of these studies is that they only consider clustering algorithms that yield the most accurate results for a particular dataset. They do not consider what factors affect the execution time of each clustering method and how they are affected. Nevertheless, execution time is an important factor in clustering performance if there is no significant difference in accuracy. In order to solve the problems of the existing research, through a series of experiments using various types of datasets, we compare the accuracy of four representative clustering methods. In addition, we perform practical clustering performance comparisons by deriving time complexity and identifying factors that influences to its performance.
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A. K. Jain / 1999 / Data clustering: a review, ACM computing surveys 31(3):264~323
O. A. Abbas / 2008 / The International Arab Journal of Information Technology 5(3):320~325
T. Kohonen / 1998 / Neurocomputing 21(1):1~6
C. Ordonez / 2000 / ACM SIGMOD Record 29(2):559~570
F. K. Gülağız / 2017 / International Journal of Computer Engineering and Information Technology 9(1):6~14
O. A. Abbas / 2008 / The International Arab Journal of Information Technology 5(3):320~325
T. Kohonen / 1998 / Neurocomputing 21(1):1~6
C. Ordonez / 2000 / ACM SIGMOD Record 29(2):559~570
F. K. Gülağız / 2017 / International Journal of Computer Engineering and Information Technology 9(1):6~14
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