• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2568-2584
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• 2015

Spectral clustering has become one of the most popular clustering approaches in recent years. Similarity graph constructed on the data is one of the key factors that influence the performance of spectral clustering. However, the similarity graphs constructed by existing methods usually contain some unreliable edges. To construct reliable similarity graph for spectral clustering, an efficient method based on Markov random walk (MRW) is proposed in this paper. In the proposed method, theMRW model is defined on the raw k-NN graph and the neighbors of each sample are determined by the probability of the MRW. Since the high order transition probabilities carry complex relationships among data, the neighbors in the graph determined by our proposed method are more reliable than those of the existing methods. Experiments are performed on the synthetic and real-world datasets for performance evaluation and comparison. The results show that the graph obtained by our proposed method reflects the structure of the data better than those of the state-of-the-art methods and can effectively improve the performance of spectral clustering.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1167-1175
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• 2018

Microarray data plays an essential role in diagnosing and detecting cancer. Microarray analysis allows the examination of levels of gene expression in specific cell samples, where thousands of genes can be analyzed simultaneously. However, microarray data have very little sample data and high data dimensionality. Therefore, to classify microarray data, a dimensional reduction process is required. Dimensional reduction can eliminate redundancy of data; thus, features used in classification are features that only have a high correlation with their class. There are two types of dimensional reduction, namely feature selection and feature extraction. In this paper, we used k-means algorithm as the clustering approach for feature selection. The proposed approach can be used to categorize features that have the same characteristics in one cluster, so that redundancy in microarray data is removed. The result of clustering is ranked using the Relief algorithm such that the best scoring element for each cluster is obtained. All best elements of each cluster are selected and used as features in the classification process. Next, the Random Forest algorithm is used. Based on the simulation, the accuracy of the proposed approach for each dataset, namely Colon, Lung Cancer, and Prostate Tumor, achieved 85.87%, 98.9%, and 89% accuracy, respectively. The accuracy of the proposed approach is therefore higher than the approach using Random Forest without clustering.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제15권3호
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• pp.125-129
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• 2014

A dataset can be clustered by merging the bucket indices that come from the random projection of locality sensitive hashing functions. It should be noted that for this to work the merging interval must be calculated first. To improve the feasibility of large scale data clustering in high dimensional space we propose an enhanced Locality Sensitive Hashing Clustering Method. Firstly, multiple hashing functions are generated. Secondly, data points are projected to bucket indices. Thirdly, bucket indices are clustered to get class labels. Experimental results showed that on synthetic datasets this method achieves high accuracy at much improved cluster speeds. These attributes make it well suited to clustering data in high dimensional space.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-8
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• 2012

클러스터링 기법은 데이터에 대한 특성에 따라 몇 개의 클러스터로 군집화 하는 계층적 클러스터링이나 분할 클러스터링 등 다양한 기법이 있는데 그 중에서 K-Means 알고리즘은 구현이 쉬우나 할당-재계산에 소요되는 시간이 증가하게 된다. 또한 초기 클러스터 중심이 임의로 설정되기 때문에 클러스터링 결과가 편차가 심하다. 본 논문에서는 클러스터링에 소요되는 시간을 줄이고 안정적인 클러스터링을 하기 위해 초기 클러스터 중심 선정 방법을 삼각형 높이를 이용하는 방법을 제안하고 비교 실험해 봄으로서 할당-재계산 횟수를 줄이고 전체 클러스터링 시간을 감소시키고자 한다. 실험결과로 평균 총소요시간을 보면 최대평균거리를 이용하는 방법은 기존 방법에 비해서 17.9% 감소하였고, 제안한 방법은 38.4% 감소하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.31-45
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• 2007

대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 데이터 마이닝 내 중요한 이슈 중의 하나이다. 특히 데이터 클러스터링과 같이 컴퓨터 시뮬레이션으로 인한 부하가 큰 경우 더더욱 그러하다. 그러나 대개 이러한 문제는 Random sampling 으로 어느 정도 해결이 가능하다. 문제는 이런 샘플링을 통해서 발생하는 noise의 해결이다. 본 논문에서는 그러한 noise문제를 극복할 수 있도록 설계된 새로운 데이터클러스터링 알고리즘을 소개한다. 기존의 데이터 클러스팅 알고리즘과의 컴퓨터 비교 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 밝혔으며 아울러 더 나아가 데이터 set의 일부만을 사용한 시뮬레이션 결과를 통해, 해의 정확도와 상관없이 실험 시간 또한 단축되었음을 보여주고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.395-406
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• 2017

전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2086-2097
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• 2012

A terminal-based dynamic clustering algorithm is proposed in a multi-cell scenario, where the user could select the cooperative BSs from the predetermined static base stations (BSs) set based on dynamic channel condition. First, the user transmission rate is derived based on linear precoding and per-cell feedback scheme. Then, the dynamic clustering algorithm can be implemented based on two criteria: (a) the transmission rate should meet the user requirement for quality of service (QoS); (b) the rate increment exceeds the predetermined constant threshold. By adopting random vector quantization (RVQ), the optimized number of cooperative BSs and the corresponding channel conditions are presented respectively. Numerical results are given and show that the performance of the proposed method can improve the system resources utilization effectively.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.568-581
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• 2015

Predicting locations of users with portable devices such as IP phones, smart-phones, iPads and iPods in public wireless local area networks (WLANs) plays a crucial role in location management and network resource allocation. Many techniques in machine learning and data mining, such as sequential pattern mining and clustering, have been widely used. However, these approaches have two deficiencies. First, because they are based on profiles of individual mobility behaviors, a sequential pattern technique may fail to predict new users or users with movement on novel paths. Second, using similar mobility behaviors in a cluster for predicting the movement of users may cause significant degradation in accuracy owing to indistinguishable regular movement and random movement. In this paper, we propose a novel fusion technique that utilizes mobility rules discovered from multiple similar users by combining clustering and sequential pattern mining. The proposed technique with two algorithms, named the clustering-based-sequential-pattern-mining (CSPM) and sequential-pattern-mining-based-clustering (SPMC), can deal with the lack of information in a personal profile and avoid some noise due to random movements by users. Experimental results show that our approach outperforms existing approaches in terms of efficiency and prediction accuracy.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제66호
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• pp.87-103
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• 2008

We describe a new active learning method in conditional random fields (CRFs) framework for keyphrase extraction. To save elaboration in annotation, we use diversity and representative measure. We select high diversity training candidates by sentence confidence value. We also select high representative candidates by clustering the part-of-speech patterns of contexts. In the experiments using dialog corpus, our method achieves 86.80% and saves 88% training corpus compared with those of supervised method. From the results of experiment, we can see that the proposed method shows improved performance over the previous methods. Additionally, the proposed method can be applied to other applications easily since its implementation is independent on applications.