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Temporal 데이터의 최적의 클러스터 수 결정에 관한 연구 = A Study for Determining the Best Number of Clusters on Temporal Data
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2006
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A clustering method for temporal data takes a model-based approach. This uses automata based model for each cluster. It is necessary to construct global models for a set of data in order to elicit individual models for the cluster. The preparation for building individual models is completed by determining the number of clusters inherent in the data set. In this paper, BIC (Bayesian Information Criterion) approximation is used to determine the number clusters and confirmed its applicability. A search technique to improve efficiency is also suggested by analyzing the relationship between data size and BIC values. A number of experiments have been performed to check its validity using artificially generated data sets. BIC approximation measure has been confirmed that it suggests best number of clusters through experiments provided that the number of data is relatively large.
더보기Temporal 데이터의 클러스터링 방법론 중의 하나로 모델기반 방법론이 있다. 이는 각 클러스터에 대하여 오토마타기반의 모델을 가정하는 것이다. 개별 모델을 추출하기 위해서는 먼저 전체 데이터에 대한 적합한 모델을 찾는 것이 필요하다. 전체에 대한 모델은 데이터집합에 대한 최적의 클러스터의 수를 결정함으로 개별 모델 구축의 준비를 완료한다. 본 연구에서는 클러스터 수를 결정하기 위한 기준인 베이지안 정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion) 근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 BIC 값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안한다.실험에서는 인위적 모델을 통하여 생성된 인공적인 여러 형태의 데이터집합을 활용하여 BIC 근사 측도의 활용성에 대해 살펴보았다. 실험결과에서 보여주는 것처럼 BIC 근사 측도는 데이터의 크기가 비교적 클 경우에 올바른 파티션의 사이즈를 추정함을 확인하였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-05-04 | 학회명변경 | 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.21 | 1.21 | 1.26 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.29 | 1.25 | 1.573 | 0.33 |
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