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Evaluation of Time Complexity Based on Max Average Distance for K-Means Clustering
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.6 No.2 (2012.04)바로가기
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- 페이지
- pp.449-454
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A208945
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Clustering method is used in diverse scopes, namely, information retrieve, communication security system, data mining, etc. It is divided into hierarchical clustering, partitioning clustering, and more. K-means is one of partitioning clustering. We improve performance of K-means to select initial centers of cluster through calculating rather than random selecting. This method maximizes the distance among initial centers of clusters. After that, the centers are distributed evenly and that result is more accurate than initial cluster centers selected at random. It is time-consuming, but can reduce total clustering time by minimizing the number of allocation and recalculation. We can reduce the time spent on total clustering.
목차
Abstract
1. Introduction
2. K-Means Algorithm
3. Cluster Center Setting using Max Average Distance
4. Evaluation of Time Complexity
5. Conclusion
References
키워드
clustering Time complexity K-means저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
- 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 Security and Its Applications
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1738-9976
- 수록기간
- 2008~2016
- 등재여부
- SCOPUS
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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