• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권4호
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• pp.434-438
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• 2008

Massive data are continuously produced with a data rate of over several terabytes every day. These applications need effective clustering algorithms to achieve an overall high performance computation. In this paper, we propose ancestor as cluster center based approach to clustering, the K-means algorithm using ancestor. We modify the K-means algorithm. We present a clustering architecture and a clustering algorithm that minimize of I/Os and show a performance with excellent. In our experimental performance evaluation, we present that our algorithm can improve the I/O speed and the query processing time.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제4권2호
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• pp.67-76
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• 2008

This research proposes a new strategy where documents are encoded into string vectors and modified version of k means algorithm to be adaptable to string vectors for text clustering. Traditionally, when k means algorithm is used for pattern classification, raw data should be encoded into numerical vectors. This encoding may be difficult, depending on a given application area of pattern classification. For example, in text clustering, encoding full texts given as raw data into numerical vectors leads to two main problems: huge dimensionality and sparse distribution. In this research, we encode full texts into string vectors, and modify the k means algorithm adaptable to string vectors for text clustering.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.333-342
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• 2014

Most hyper-ellipsoidal clustering (HEC) approaches use the Mahalanobis distance as a distance metric. It has been proven that HEC, under this condition, cannot be realized since the cost function of partitional clustering is a constant. We demonstrate that HEC with a modified Gaussian kernel metric can be interpreted as a problem of finding condensed ellipsoidal clusters (with respect to the volumes and densities of the clusters) and propose a practical HEC algorithm that is able to efficiently handle clusters that are ellipsoidal in shape and that are of different size and density. We then try to refine the HEC algorithm by utilizing ellipsoids defined on the kernel feature space to deal with more complex-shaped clusters. The proposed methods lead to a significant improvement in the clustering results over K-means algorithm, fuzzy C-means algorithm, GMM-EM algorithm, and HEC algorithm based on minimum-volume ellipsoids using Mahalanobis distance.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.703-710
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• 2003

코퍼스 기반 음성합성방식은 그 합성음의 자연성이 매우 우수하여 널리 사용되고 있으나 대용량의 데이터베이스 (DB)를 사용하기 때문에 그 적용분야가 매우 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 코퍼스 기반 음성합성기의 대용량 DB 문제를 해결하기 위한 방안으로서 DB 축소 방법 대한 알고리듬을 제안하고 평가하였다. 본 논문에서는 DB 축소 알고리듬으로서 세 가지 방법을 제안하였는데, 첫 번째는 Modified K-means 군집화를 이용한 DB 축소 알고리듬이고 다음은 적절한 문장 셋을 정의하고 이 문장 셋을 합성할 때 사용된 단위들을 이용하는 방법이다. 마지막으로는 대용량 문장 셋을 정의하고 해당 문장을 음성합성하고, 음편들의 사용 빈도수를 고려하여 군집화를 하는 것이다. 세 가지 방법을 이용하여 합성 DB를 유사한 크기로 축소하였을 때, 대용량 문장 셋과 빈도를 고려한 세 번째 방법이 가장 우수한 음질을 보였다. 또한 마지막 방법은 합성음의 음질은 저하시키지 않으면서 합성 DB만을 감소시키는 성능을 보여, 제안된 방법의 타당함을 입증할 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-16
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• 1998

The zone clustering problem arising from several area such as deciding the optimal location of ambient measuring stations is to devide the 2-dimensional area into several sub areas in which included individual zone shows simimlar properties. In general, the optimal solution of this problem is very hard to obtain. Therefore, instead of finding an optimal solution, the generation of near optimal solution within the limited time is more meaningful. In this study, the combination of a genetic algorithm and the modified k-means method is used to obtain the near optimal solution. To exploit the genetic algorithm effectively, a representation of chromsomes and appropriate genetic operators are proposed. The k-means method which is originally devised to solve the object clustering problem is modified to improve the solutions obtained from the genetic algorithm. The experiment shows that the proposed method generates the near optimal solution efficiently.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.27-33
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• 2008

유전자 발현 데이터의 분석 기법 중 무감독 학습 기반의 클러스터링 기법은 생물학적 변화와 진의 발현 정도를 이해하는데 자주 사용되는 방법이다. 생명공학 연구에 있어서 그래프 기반의 MCL 알고리즘은 그래프 내의 노드들을 클러스터링 하는 알고리즘으로 빠르고 효과적이다. 우리는 기존의 MCL 알고리즘을 개선하여 마이크로어레이 데이터에 적용시켰다. MCL 알고리즘 수행 시 inflation과 대각선 항의 두 요인을 조정하는 시뮬레이션을 실행하였으며, 마코브 행렬을 이용하여 변환하였다. 또한 개선된 MCL 알고리즘에서는 더 명확한 클래스를 구분하기 위하여 각 열의 평균을 구한 후 그 값을 임계치로 사용하였다. 따라서 수정된 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 정확도를 높일 수 있었다. 즉, 실제 실험 결과 기존에 알려진 클래스와 비교했을 때 평균 70%의 정확도를 보였다. 또한, 다른 클러스터링 기법, K-means 알고리즘, 계층적 클러스터링 그리고 SOM 알고리즘을 비교 분석하였으며, 그 결과 MCL 알고리즘이 다른 클러스터링 기법보다 더 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3112-3127
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• 2018

Since time series clustering is performed without prior information, it is used for exploratory data analysis. In particular, clusters of time series with similar shapes can be used in various fields, such as business, medicine, finance, and communications. However, existing time series clustering algorithms have a problem in that time series with different shapes are included in the clusters. The reason for such a problem is that the existing algorithms do not consider the limitations on the size of the generated clusters, and use a dimension reduction method in which the information loss is large. In this paper, we propose a method to alleviate the disadvantages of existing methods and to find a better quality of cluster containing similarly shaped time series. In the data preprocessing step, we normalize the time series using z-transformation. Then, we use piecewise aggregate approximation (PAA) to reduce the dimension of the time series. In the clustering step, we use density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to create a precluster. We then use a modified K-means algorithm to refine the preclusters containing differently shaped time series into subclusters containing only similarly shaped time series. In our experiments, our method showed better results than the existing method.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-14
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• 2015

Outlier detection and removal is a crucial step needed for various image processing applications such as image registration. Random Sample Consensus (RANSAC) is known to be the best algorithm so far for the outlier detection and removal. However RANSAC requires a cosiderable computation time. To drastically reduce the computation time while preserving the comparable quality, a outlier detection and removal method based on modified K-means is proposed. The original K-means was conducted first for matching point pairs and then cluster merging and member exclusion step are performed in the modification step. We applied the methods to various images with highly repetitive patterns under several geometric distortions and obtained successful results. We compared the proposed method with RANSAC and showed that the proposed method runs 3~10 times faster than RANSAC.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권1호
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• pp.175-182
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• 2007

The support vector machine has been successful in many applications because of its flexibility and high accuracy. However, when a training data set is large or imbalanced, the support vector machine may suffer from significant computational problem or loss of accuracy in predicting minority classes. We propose a modified version of the support vector machine using the K-means clustering that exploits the information in class labels during the clustering process. For large data sets, our method can save the computation time by reducing the number of data points without significant loss of accuracy. Moreover, our method can deal with imbalanced data sets effectively by alleviating the influence of dominant class.