Customer clustering method is used to make a TDLP (typical daily load profile) to estimate the quater hourly load profile of non-AMR (Automatic Meter Reading) customer. In this paper, repeated small-sized clustering method is supposed to improve the classifying ability of TDLP. K-means algorithm is well-known clustering technology of data mining. To reduce the local maxima of k-means algorithm, proposed method clusters average load profiles to small-sized clusters and selects the highest error rated cluster and clusters this to small-sized clusters repeatedly to minimize the local maxima.
컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되기 때문에, 이들을 효과적으로 검색하고 처리하는 방법의 연구가 필요하다. 문서 군집은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고 검색하고 처리하는데 효율과 정확성을 증대시킨다. 본 논문은 특징 벡터 공간 상의 벡터들로 표현되는 문서들을 K 평균 알고리즘으로 군집화할 때, 주성분 분석을 사용하여 초기 시드점들을 선정함으로써 군집의 효율을 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 기존의 K 평균 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 상황인식 속성정보를 이용하여 클러스터링내에서 보다 효율적인 사용자 구분이 가능한 군집적 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 클러스터링 데이터를 처리함에 있어 군집 정보내에서 상호관계를 분류하기 위해 제공되는 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리될 경우, 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 K-means알고리즘을 이용함에 있어 사용자 인식 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 시스템 내 누적된 정보를 이용하여 자율적인 사용자 군집 특징을 분석하고, 이를 통하여 사용자의 속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자를 구분하게 된다. 제안한 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 다중 사용자를 군집단위로 분류하고 유지하는 측면에서 사용자 관리 시스템이 보다 향상된 적응성을 보여주었다.
As an alternative to the k-means clustering the k-spatial medians clustering has many good points because of advantages of spatial median. However, it has not been used a lot since it needs heavy computation. If the number of objects and the number of variables are large the computation time problem is getting serious. In this study we propose fast algorithm for the k-spatial medians clustering. Practical applicability of the algorithm is shown with some numerical studies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제27권3호
/
pp.609-619
/
2016
본 논문에서는 대용량 데이터를 처리 및 분석하기 위해 RHadoop 플랫폼에서 실제 데이터와 모의 실험 데이터를 가지고 K-평균 클러스터링을 구현하고, MapReduce의 컴바이너 사용여부에 따른 처리 속도를 비교하고자 한다. 또한, K-평균 클러스터링에서 최적의 군집수 결정방법을 MapReduce 프로그램으로 구현하여 실제 데이터에 적용하고자 한다. 그리고 제안된 RHadoop 플랫폼의 확장 가능성을 보이기 위해 실제 데이터에서 R의 기본 패키지에서 kmeans() 함수와 bigmemory 패키지 상에서 유용한 bigkmeans() 함수와 처리 속도를 비교하고자 한다.
The presence of local features within clusters incurred by multi-modal nature of data prohibits many conventional clustering techniques from working properly. Especially, the clustering of datasets with non-Gaussian distributions within a cluster can be problematic when the technique with implicit assumption of Gaussian distribution is used. Current study proposes a simple tandem clustering method composed of k-means type algorithm and hierarchical method to solve such problems. The multi-modal dataset is first divided into many small pre-clusters by k-means or fuzzy k-means algorithm. The pre-clusters found from the first step are to be clustered again using agglomerative hierarchical clustering method with Kullback- Leibler divergence as the measure of dissimilarity. This method is not only effective at extracting the multi-modal clusters but also fast and easy in terms of computation complexity and relatively robust at the presence of outliers. The performance of the proposed method was evaluated on three generated datasets and six sets of publicly known real world data.
Data clustering is often one of the first steps in data mining analysis. It Identifies groups of related objects that can be used as a starling point for exploring further relationships. This technique supports the development of population segmentation models, such as demographic-based customer segmentation. This paper Purpose to present the development of two phase hierarchical clustering algorithm for group formation. Applications of the algorithm for product-customer group formation in customer relationahip management are also discussed. As a result of computer simulations, suggested algorithm outperforms single link method and k-means clustering.
K-평균 군집화(K-means clustering)는 비계층적 군집화 방법이 하나로서 큰 자료에서 개체 군집화에 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 종종 비교적 균일한 대군집의 일부를 소군집에 떼어주는 오류를 범하기도 한다. 이 연구에서는 그러한 현상을 정확히 인지하고 이에 대한 대책으로서 ‘이중 K-평균 군집화(double K-means clustering)’방법을 제시한다. 또한 실증적 사례에 새 방법론을 적용해보고 토의한다.
음성인식 모델상의 GPDFs(Gaussian Probability Density Functions)을 효율적으로 군집화 할 수 있는 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 데이터 사이의 거리 척도로 발산 거리를 사용하는 새로운 형태의 CNN(Centroid Neural Network)으로, 제한된 자원을 가지는 H/W환경의 음성인식에서 메모리 사용량을 축소하는 응용에 대한 실험 결과, 음성인식 모델인 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)에서 기존의 Dk-means(Divergence-based k-means)알고리즘을 이용한 방법과 비교하여 인식 성능의 유지와 함께 약 31.3%의 GPDFs를 더 축소할 수 있었고, 군집화 알고리즘을 적용하지 자은 전체 GPDFs를 사용한 경우와 비교해서 인식 성능의 유지와 함께 약 61.8%의 GPDFs를 압축할 수 있었으며, SNR 10㏈ 잡음 데이터에 대한 성능평가에서도 인식 성능이 유지될 수 있었다.
In order to establish the risk criteria of inundation due to typhoons or heavy rainfall, research is underway to predict the limit rainfall using basin characteristics, limit rainfall and artificial intelligence algorithms. In order to improve the model performance in estimating the limit rainfall, the learning data are used after the pre-processing. When 50.0% of the entire data was removed as an outlier in the pre-processing process, it was confirmed that the accuracy is over 90%. However, the use rate of learning data is very low, so there is a limitation that various characteristics cannot be considered. Accordingly, in order to predict the limit rainfall reflecting various watershed characteristics by increasing the use rate of learning data, the watersheds with similar characteristics were clustered. The algorithms used for clustering are K-Means, Agglomerative, DBSCAN and Spectral Clustering. The k-Means, DBSCAN and Agglomerative clustering algorithms are clustered at the impervious area ratio, and the Spectral clustering algorithm is clustered in various forms depending on the parameters. If the results of the clustering algorithm are applied to the limit rainfall prediction algorithm, various watershed characteristics will be considered, and at the same time, the performance of predicting the limit rainfall will be improved.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.