• Title/Summary/Keyword: K-means 클러스터링

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Clustering Optimization Cluster Count Determination for Tourist Destination Recommendation (관광지 추천을 위한 클러스터링 최적화 군집수 결정)

  • Hae-Jin Yeo;In-Whee Joe
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.371-373
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    • 2023
  • factor 들이 많은 데이터의 군집화는 어려움을 요한다. K-means 클러스터링을 사용하여 군집화를 할 때, 각 데이터들이 가진 factor 의 개수가 상이한 경우 비슷한 성향을 가진 데이터임에도 불구하고 클러스터링이 적합하게 되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적의 군집화 개수를 결정하는 실루엣 기반 방법을 제안하고 제안기법의 성능을 평가한다.

A Study on Case-based Reasoning using K-Means Clustering Algorithm (K-Means 클러스터링 알고리즘을 이용한 사례기반 추론에 관한 연구)

  • Hyun, Woo-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.341-344
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    • 2003
  • 사례 기반 추론(case-based reasoning)은 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된적이 있는 사례를 유추하여, 유추된 사례의 해를 이용하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러분야에 응용되고 있다. 하지만 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 안의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 규칙 및 K-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 사례 기반 추론을 이용한 ADS-DAAP(Advanced Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시켰다.

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Design of Fuzzy Neural Networks Based on Fuzzy Clustering and Its Application (퍼지 클러스터링 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 적용)

  • Park, Keon-Jun;Lee, Dong-Yoon
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.14 no.1
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    • pp.378-384
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    • 2013
  • In this paper, we propose the fuzzy neural networks based on fuzzy c-means clustering algorithm. Typically, the generation of fuzzy rules have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases when the dimension increases. To solve this problem, the fuzzy rules of the proposed networks are generated by partitioning the input space in the scatter form using FCM clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons, and it follows a back-propagation algorithm. The proposed networks are evaluated through the application to nonlinear process.

Proposal of Cluster Head Election Method in K-means Clustering based WSN (K-평균 군집화 기반 WSN에서 클러스터 헤드 선택 방법 제안)

  • Yun, Dai Yeol;Park, SeaYoung;Hwang, Chi-Gon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.447-449
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    • 2021
  • Various wireless sensor network protocols have been proposed to maintain the network for a long time by minimizing energy consumption. Using the K-means clustering algorithm takes longer to cluster than traditional hierarchical algorithms because the center point must be moved repeatedly until the final cluster is established. For K-means clustering-based protocols, only the residual energy of nodes or nodes near the center point of the cluster is considered when the cluster head is elected. In this paper, we propose a new wireless sensor network protocol based on K-means clustering to improve the energy efficiency while improving the aforementioned problems.

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Product Recommendation System on VLDB using k-means Clustering and Sequential Pattern Technique (k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB 기반의 상품 추천시스템)

  • Shim, Jang-Sup;Woo, Seon-Mi;Lee, Dong-Ha;Kim, Yong-Sung;Chung, Soon-Key
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.13D no.7 s.110
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    • pp.1027-1038
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    • 2006
  • There are many technical problems in the recommendation system based on very large database(VLDB). So, it is necessary to study the recommendation system' structure and the data-mining technique suitable for the large scale Internet shopping mail. Thus we design and implement the product recommendation system using k-means clustering algorithm and sequential pattern technique which can be used in large scale Internet shopping mall. This paper processes user information by batch processing, defines the various categories by hierarchical structure, and uses a sequential pattern mining technique for the search engine. For predictive modeling and experiment, we use the real data(user's interest and preference of given category) extracted from log file of the major Internet shopping mall in Korea during 30 days. And we define PRP(Predictive Recommend Precision), PRR(Predictive Recommend Recall), and PF1(Predictive Factor One-measure) for evaluation. In the result of experiments, the best recommendation time and the best learning time of our system are much as O(N) and the values of measures are very excellent.

An Empirical Comparison and Verification Study on the Containerports Clustering Measurement Using K-Means and Hierarchical Clustering(Average Linkage Method Using Cross-Efficiency Metrics, and Ward Method) and Mixed Models (K-Means 군집모형과 계층적 군집(교차효율성 메트릭스에 의한 평균연결법, Ward법)모형 및 혼합모형을 이용한 컨테이너항만의 클러스터링 측정에 대한 실증적 비교 및 검증에 관한 연구)

  • Park, Ro-Kyung
    • Journal of Korea Port Economic Association
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    • v.34 no.3
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    • pp.17-52
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    • 2018
  • The purpose of this paper is to measure the clustering change and analyze empirical results. Additionally, by using k-means, hierarchical, and mixed models on Asian container ports over the period 2006-2015, the study aims to form a cluster comprising Busan, Incheon, and Gwangyang ports. The models consider the number of cranes, depth, birth length, and total area as inputs and container twenty-foot equivalent units(TEU) as output. Following are the main empirical results. First, ranking order according to the increasing ratio during the 10 years analysis shows that the value for average linkage(AL), mixed ward, rule of thumb(RT)& elbow, ward, and mixed AL are 42.04% up, 35.01% up, 30.47%up, and 23.65% up, respectively. Second, according to the RT and elbow models, the three Korean ports can be clustered with Asian ports in the following manner: Busan Port(Hong Kong, Guangzhou, Qingdao, and Singapore), Incheon Port(Tokyo, Nagoya, Osaka, Manila, and Bangkok), and Gwangyang Port(Gungzhou, Ningbo, Qingdao, and Kasiung). Third, optimal clustering numbers are as follows: AL(6), Mixed Ward(5), RT&elbow(4), Ward(5), and Mixed AL(6). Fourth, empirical clustering results match with those of questionnaire-Busan Port(80%), Incheon Port(17%), and Gwangyang Port(50%). The policy implication is that related parties of Korean seaports should introduce port improvement plans like the benchmarking of clustered seaports.

Classification of Seoul Metro Stations Based on Boarding/ Alighting Patterns Using Machine Learning Clustering (기계학습 클러스터링을 이용한 승하차 패턴에 따른 서울시 지하철역 분류)

  • Min, Meekyung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.18 no.4
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    • pp.13-18
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    • 2018
  • In this study, we classify Seoul metro stations according to boarding and alighting patterns using machine earning technique. The target data is the number of boarding and alighting passengers per hour every day at 233 subway stations from 2008 to 2017 provided by the public data portal. Gaussian mixture model (GMM) and K-means clustering are used as machine learning techniques in order to classify subway stations. The distribution of the boarding time and the alighting time of the passengers can be modeled by the Gaussian mixture model. K-means clustering algorithm is used for unsupervised learning based on the data obtained by GMM modeling. As a result of the research, Seoul metro stations are classified into four groups according to boarding and alighting patterns. The results of this study can be utilized as a basic knowledge for analyzing the characteristics of Seoul subway stations and analyzing it economically, socially and culturally. The method of this research can be applied to public data and big data in areas requiring clustering.

Flicker Reduction Tone Mapping of Video Using k-means Clustering (k-means 클러스터링 기법을 이용한 플리커 저감 비디오 톤 매핑)

  • Heo, JeongHwan;Jeong, Jechang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.55-58
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    • 2018
  • 본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.

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A study on the visualization of financial transfer entropy by the k-means clustering algorithm (K-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 financial transfer entropy 시각화 연구)

  • Kim, Jinkyu;Yoon, Sungroh
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.409-410
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    • 2009
  • 최근 Transfer entropy 이론을 주가지수 데이터에 적용하여 각 국가 간 상호 주고받는 정보의 방향성을 분석하고자 하는 연구가 진행되었다. 하지만 이렇게 각 국가 간의 정보 이동 관계를 고려하는 것도 중요하지만, 나아가 비슷한 방향성을 갖는 국가 군을 찾고 이를 분석하는 것 또한 중요한 연구이다. 기존의 연구 결과는 각 국가 간의 Entropy만 계산한 이차원 구조로 이 같은 경향성을 파악하기가 쉽지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이 경향성을 쉽게 찾기 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 시각화 방법을 제안하고자 한다.

Segmentation of Ganglion Cyst Ultrasound Images using Kernel based FCM (커널 FCM을 이용한 결절종 초음파 영상 분할)

  • Park, Tae-eun;Song, Doo-heon;Kim, Kwang-baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.144-146
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    • 2022
  • 본 논문에서는 Kernel based Fuzzy C-Means(K-FCM) 기반 양자화 기법을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징을 분할하는 기법을 제안한다. 결절종의 경우에는 초음파 영상 내에서 무에코, 저에코의 특징을 가진 낭포성 종양 객체를 특징 영역으로 영상을 분할한다. K-FCM 클러스터링은 기존의 FCM 클러스터링에서 Kernel Function을 적용한 형태의 클러스터링 기법이다. 본 논문에서는 Gaussian Kernel 기반 K-FCM을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징들을 분할하였다. 결절종 초음파 영상에서는 FCM 클러스터링이 F1 Score가 85.574%로 나타났고, K-FCM이 86.442%로 나타났다.

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