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Hierarchical Clustering of Categorical Data using Improved Inter-Cluster Similarity
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  • Hierarchical Clustering of Categorical Data using Improved Inter-Cluster Similarity
  • Hierarchical Clustering of Categorical Data using Improved Inter-Cluster Similarity
저자명
강보영,김대원,Kang. Bo-Yeong,Kim. Dae-Won
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
권/호정보
2011년|38권 1호|pp.63-68 (6 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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영문초록

본 연구는 범주형 데이터에 대한 계층적 클러스터링 알고리즘을 개선한 결과를 제시한다. 개별 데이터간의 유사도에 기반한 기존의 알고리즘을 새로이 제안된 클러스터간 유사도에 기반한 방식으로 확장하였다. 제안된 알고리즘은 범주형 데이터에 대한 클러스터 특성을 유사도 계산에 반영하게 되며, 실험을 통해 그 성능 향상을 보이고 있다.

기타언어초록

This research proposed an improved hierarchical clustering algorithm for clustering categorical data. The traditional hierarchical algorithm was extended by calculating a similarity between clusters with a new inter-cluster similarity measure instead of the inter-individual measure used in the conventional algorithm. The proposed algorithm takes the cluster characteristics for categorical data into account in the similarity calculation, which is found to give better clustering results through experiments.