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      Clustering Algorithm Using a Center of Gravity for Grid-based Sample

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      https://www.riss.kr/link?id=A104653782

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Cluster analysis has been widely used in many applications, such as data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new clustering method, 'Clustering algorithm using a center of gravity for grid-based sample'. It reduces running time by using grid-based sample and keeps accuracy by using representative point, a center of gravity.
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      Cluster analysis has been widely used in many applications, such as data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many ...

      Cluster analysis has been widely used in many applications, such as data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new clustering method, 'Clustering algorithm using a center of gravity for grid-based sample'. It reduces running time by using grid-based sample and keeps accuracy by using representative point, a center of gravity.

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      참고문헌 (Reference)

      1 "The construction of hierarchic and nonhierarchic classifications" 177-184, 1968

      2 "Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis" 1990

      3 "Clustering Algorithm by Grid-based Sampling" 14 (14): 535 -543, 2003

      4 Anderberg, "Cluster Analysis for Applications" Academic Press 1973

      5 "Chameleon: Hierarchical Clustering using Dynamic Modeling" 68-75, 1999

      6 "An efficient data clustering method for very large databases Management of Data" 103-114, 1996

      7 "An efficient clustering algorithm for large databases" 73-84, 1998

      8 "Algorithms for Clustering Data" Prentice Hall 1988

      9 "A robust clustering algorithm for categorical attributes" 512-521, 1999

      1 "The construction of hierarchic and nonhierarchic classifications" 177-184, 1968

      2 "Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis" 1990

      3 "Clustering Algorithm by Grid-based Sampling" 14 (14): 535 -543, 2003

      4 Anderberg, "Cluster Analysis for Applications" Academic Press 1973

      5 "Chameleon: Hierarchical Clustering using Dynamic Modeling" 68-75, 1999

      6 "An efficient data clustering method for very large databases Management of Data" 103-114, 1996

      7 "An efficient clustering algorithm for large databases" 73-84, 1998

      8 "Algorithms for Clustering Data" Prentice Hall 1988

      9 "A robust clustering algorithm for categorical attributes" 512-521, 1999

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      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.18 1.18 1.07
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.01 0.91 0.911 0.35
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