An efficient heuristics for determining the optimal number of cluster using clustering balance

클러스터링 균형을 사용하여 최적의 클러스터 개수를 결정하기 위한 효율적인 휴리스틱

Determining the optimal number of cluster is an important issue in research area of data clustering. It is choosing the cluster validity method and finding the cluster number where it optimizes the cluster validity. In this paper, an efficient heuristic for determining optimal number of cluster using clustering balance is proposed. The experimental results using k-means at artificial and real-life data set show that proposed algorithm is excellent in aspect of time efficiency.

데이터 클러스터링 분야에서 최적의 클러스터 개수를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 그것은 클러스터링의 적합성을 판단할 기준을 정하고 그 적합성을 극대화 하는 최적의 클러스터의 개수를 찾는 것이다. 본 논문에서는 클러스터의 적합성을 판단할 기준으로써 클러스터링 균형을 사용하여 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 효율적인 휴리스틱 방법을 제안하였다. k-means 사용하여 가상 및 실제 데이터 셋에 적용한 결과, 제안한 알고리즘이 계산효율 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.