데이터마이닝 논문 한글로 요약(A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters)

소개

"데이터마이닝 논문 한글로 요약(A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters)"에 대한 내용입니다.

목차

1. A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise
2. Algorithms for the Relative Prefix Sum Approach to Range Sum Queries in Data Cubes

본문내용

A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise

요즘 많은 응용프로그램은 공간 데이터의 관리를 필요로 합니다. 이에 따라 공간 데이터들에서 자동화 된 지식 발견이 점점 중요해 지고, 지식의 발견을 하려면 클래스 식별은 필수적이다. 클래스들을 식별하기 위한 군집화 알고리즘은 다음과 같은 요구사항을 필요로 한다.
● 적절한 값들은 종종 사전에 알 수 없기 때문에, 도메인 지식의 최소 요구사항은 input parameter를 결정한다.
● 공간 데이터베이스 내의 군집 형상은 구, 비대칭, 길쭉한, 선형 등이 될 수 있기 때문에 임의적인 모양을 가진 군집들을 발견.
● 대규모 데이터베이스는 좋은 효율 (단지 수천 개의 개체보다 의미있음)

군집화 알고리즘의 기본유형으로 분할 알고리즘, 계층적 알고리즘으로 분류할 수 있다. 분할 알고리즘은 k개의 클러스터집합이 주어졌을 때 n개의 개체를 가진 데이터베이스D와 객체들에 대하여 군집에 해당하는 k개의 분할을 만드는 것이다.

참고자료

· 없음