k-Modes 분할 알고리즘에 의한군집의 상관정보 기반 빅데이터 분석

박인규

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박인규

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제13권 제11호

발행연도: 2015.1

수록면: 157 - 164 (8page)

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본 논문은 융복합을 위한 범주형 데이터의 부공간에 의한 군집화에 대해서 다룬다. 범주형 데이터는 수치형 데이터에만 국한되지 않기 때문에 기존의 범주형 데이터들의 평가척도들은 순서화(ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성으로 인하여 한계를 가지기 마련이다. 따라서 각각의 군집에 존재하는 범주형 속성들의 상호 유사도을 보다 근접하게 측정할 수 있는 조건부 엔트로피 척도를 제안한다. 또한 군집의 최적화를 위하여 군집내의 발산을 최소화하고, 군집간의 독립성을 향상시킬 수 있는 새로운 목적함수를 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 4개의 알고리즘과 비교검증하기 위하여 5가지의 데이터에 대하여 실험을 수행하였다. 비교검증을 위한 평가척도는 정확도, f-척도와 적응된 Rand 색인이다. 실험을 통하여 제안된 방법이 평가척도에 의한 결과에서 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보였다.

#융복합 #부공간 분할 #범주형 데이터 #군집화 #엔트로피 #Convergence and Integration #Subspace Partition #Categorical Data #Clustering #Entropy

참고문헌 (15)

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D. Barbara / 2002 / Coolcat: an entropy-based algorithm for categorical clustering / Proceedings of the 11th international conference on Information and knowledge management : 582

E. Cesario / 2007 / Top-down parameter-free clustering fo high-dimensional categorical data / IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering 19 (12) : 1607 ~ 1624

E. Y. Chan / 2004 / An optimization algorithm for clustering using weighted dissimilarity measures / Pattern Recognition 37 (5) : 943 ~ 952

F. Cao / 2012 / A dissimilarity measure for the k-Modes clustering algorithm, Knowledge-Based Systems 26 : 120 ~ 127

F. Cao / 2013 / A weighting k-modes algorithm for subspace clustering of categorical data / Neurocomputing 108 : 23 ~ 30

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