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Evaluation of the Selection of the Initial Seeds for K-Means Algorithm
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- 발행기관
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- 간행물
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- 통권
- Vol.6 No.5 (2013.10)바로가기
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- 페이지
- pp.13-22
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A205383
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Clustering method is divided into hierarchical clustering, partitioning clustering, and more. K-Means algorithm is one of partitioning clustering methods and is adequate to cluster a lot of data rapidly and easily. The problem is it is too dependent on initial centers of clusters and needs the time of allocation and recalculation. We compare random method, max average distance method and triangle height method for selecting initial seeds in K-Means algorithm. It reduces total clustering time by minimizing the number of allocation and recalculation.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
2.1. K-Means Algorithm
2.2. Initial Value Setting of K-Means
3. Cluster Center Setting
3.1. Using Max Average Distance
3.2. Using Triangle Height
4. Experiment
5. Conclusion
References
키워드
Clustering K-Means Initial seeds저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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