밀도 기반 군집분석에 대한 요약 연구 = A survey on density-based clustering

국문 초록 (Abstract)

군집분석은 비지도 학습 방법으로 유사한 데이터를 그룹화하여 군집을 형성한다. 밀도 기반 군집분석은 밀도에 관한 측도를 기준으로 군집을 정의하는 방법으로 다른 군집분석 방법이 가지고 있는 문제점을 완화시켜 효율
적으로 군집을 생성한다.
이 논문에서는 밀도 기반 군집분석 방법을 거리 기반과 격자 기반으로 나누어 분류한 후, 각 방법에 대해 요약 설명하였다. 이후 다양한 형태의 그룹을 갖는 2차원 데이터를 통해 밀도 기반 군집분석이 효과적으로 데이터의 그룹을 분할하고 군집을 형성하는 것을 보여준다.
본 논문을 통해 밀도 기반 군집분석에 대한 기초적인 이해에 도움이 되었으면 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Clustering is an unsupervised learning method that groups similar data together. Density-based clustering is a method of generating clusters based on measures of density, effectively generating clusters by alleviating the problems that other clustering methods have.
In this paper, Clustering methods were classified as Distance-based and Grid-based, and then summarized. Then, density-based clustering methods and the other clustering methods were compared through various
forms of 2-dimensional data.
It is hoped that this paper will be helped understand the underlying understanding of density-based clustering.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 거리 기반 군집분석 3
• 1. DBSCAN 3
• 2. OPTICS 5
• 제3장 격자 기반 군집분석 8
• 1. CLIQUE 8
• 2. DENCLUE 10
• 3. OPTIGRID 13
• 4. STING 14
• 제4장 데이터 분석 16
• 제5장 결론 23
• 참고문헌 24
• ABSTRACT 26