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거리의 상대적 비율을 적용한 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법에 있어서,복수의 데이터들 각각이 복수의 클러스터들로 클러스터링되는 해와 관련하여, 상기 복수의 클러스터들 각각 내에서 p차원 특징을 나타내는 데이터들 사이의 거리, 및 상기 거리의 상대적 비율을 산출하는 단계;상기 복수의 데이터들을 산출되는 데이터 중심에 클러스터링하며, 클러스터링된 초기 해에 대한 실루엣 값을 산출하여 클러스터링 해를 획득하는 단계;상기 클러스터링 해를 그룹 탐색 최적화 기법에 따라 업데이트하여 최적의 해를 획득하는 단계; 및상기 최적의 해를 참조하여 상기 복수의 데이터들을 상기 복수의 클러스터들로 최종 클러스터링하는 단계를 포함하되,상기 클러스터링 해를 획득하는 단계는상기 상대적 비율의 산출 값 중 최소값의 순차대로 임의의 클러스터 수에 따른 상기 데이터 중심을 획득하는 단계;상기 획득된 데이터 중심을 기반으로 상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 단계;클러스터링된 복수의 상기 초기 해에 대한 상기 실루엣 값을 산출하는 단계; 및상기 산출된 실루엣 값에 기반하여 클러스터 개수 및 상기 클러스터링 해를 획득하는 단계를 포함하며,상기 데이터 중심을 획득하는 단계는상기 산출 값을 최소값부터 최대값까지 순차적으로 배열한 후, 상기 클러스터 개수만큼 상기 최소값을 추출하여 상기 데이터 중심을 획득하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터들 사이의 거리 및 상기 거리의 상대적 비율을 산출하는 단계는상기 복수의 데이터들 중 상기 p차원 특징을 나타내는 제i 데이터에서 제j 데이터까지의 거리(dij)를 산출하여 저장하는 단계; 및상기 복수의 데이터들에서 상기 제j 데이터까지 거리의 상대적 비율을 산출하는 단계를 포함하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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제2항에 있어서,상기 p차원 특징은상기 제i 데이터의 특징 데이터인 상기 제j 데이터를 나타내는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 단계는상기 복수의 데이터들 중에서, 상기 데이터 중심에 근접한 데이터들을 클러스터링하여 복수의 클러스터를 형성하는 것을 특징으로 하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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제1항에 있어서,상기 클러스터 개수 및 상기 클러스터링 해를 획득하는 단계는상기 산출된 실루엣 값 중 정수 1에 가장 근접한 값을 추출하여 클러스터 개수 및 상기 클러스터링 해를 획득하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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제1항에 있어서,상기 클러스터링 해를 획득하는 단계는상기 데이터들 사이의 거리 및 상기 거리의 상대적 비율을 산출하는 단계에서 산출되어 저장 및 유지되는 상대적 비율 값을 재사용하여 상기 클러스터링 해를 획득하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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거리의 상대적 비율을 적용한 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법에 있어서,복수의 데이터들 각각이 복수의 클러스터들로 클러스터링되는 해와 관련하여, 상기 복수의 클러스터들 각각 내에서 p차원 특징을 나타내는 데이터들 사이의 거리, 및 상기 거리의 상대적 비율을 산출하는 단계;상기 복수의 데이터들을 산출되는 데이터 중심에 클러스터링하며, 클러스터링된 초기 해에 대한 실루엣 값을 산출하여 클러스터링 해를 획득하는 단계;상기 클러스터링 해를 그룹 탐색 최적화 기법에 따라 업데이트하여 최적의 해를 획득하는 단계; 및상기 최적의 해를 참조하여 상기 복수의 데이터들을 상기 복수의 클러스터들로 최종 클러스터링하는 단계를 포함하되,상기 최적의 해를 획득하는 단계는상기 클러스터링 해 중 상기 실루엣 값을 최대화하는 프로듀서(producer) 해를 선택하는 단계;상기 클러스터링 해 중 상기 프로듀서 해를 제외한 나머지 해들 중 미리 설정된 확률에 따라 스크라운저(scrounger) 해를 획득하는 단계;상기 클러스터링 해 중 상기 프로듀서 해 및 상기 스크라운저 해를 제외한 나머지 해들을 레인저(ranger) 해로 설정하는 단계;적어도 하나의 세대 동안에, 상기 실루엣 값을 이용하여 상기 프로듀서 해, 상기 스크라운저 해 및 상기 레인저 해를 업데이트하는 단계; 및상기 업데이트된 프로듀서 해, 상기 업데이트된 스크라운저 해 및 상기 업데이트된 레인저 해 중 상기 실루엣 값을 최대화하는 상기 최적의 해를 결정하는 단계를 포함하며,상기 최적의 해를 결정하는 단계는상기 업데이트된 프로듀서 해, 상기 업데이트된 스크라운저 해 및 상기 업데이트된 레인저 해 중 상기 복수의 클러스터들간 데이터들 사이의 거리 및 상기 복수의 클러스터들 각각 내에서 데이터들 사이의 거리 차가 가장 큰 상기 최적의 해를 결정하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 방법
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거리의 상대적 비율을 적용한 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 시스템에 있어서,복수의 데이터들 각각이 복수의 클러스터들로 클러스터링되는 해와 관련하여, 상기 복수의 클러스터들 각각 내에서 p차원 특징을 나타내는 데이터들 사이의 거리, 및 상기 거리의 상대적 비율을 산출하는 산출부;상기 복수의 데이터들을 산출되는 데이터 중심에 클러스터링하며, 클러스터링된 초기 해에 대한 실루엣 값을 산출하여 클러스터링 해를 획득하는 클러스터링 해 획득부;상기 클러스터링 해를 그룹 탐색 최적화 기법에 따라 업데이트하여 최적의 해를 획득하는 최적 해 획득부; 및상기 최적의 해를 참조하여 상기 복수의 데이터들을 상기 복수의 클러스터들로 최종 클러스터링하는 최종 클러스터링부를 포함하되,상기 클러스터링 해 획득부는상기 상대적 비율의 산출 값 중 최소값의 순차대로 임의의 클러스터 수에 따른 상기 데이터 중심을 획득하는 데이터 중심 획득부;상기 획득된 데이터 중심을 기반으로 상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 데이터 클러스터링부;클러스터링된 복수의 상기 초기 해에 대한 상기 실루엣 값을 산출하는 실루엣 값 산출부; 및상기 산출된 실루엣 값에 기반하여 클러스터 개수 및 상기 클러스터링 해를 획득하는 결과 획득부를 포함하며,상기 데이터 중심 획득부는상기 산출 값을 최소값부터 최대값까지 순차적으로 배열한 후, 상기 클러스터 개수만큼 상기 최소값을 추출하여 상기 데이터 중심을 획득하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 시스템
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제12항에 있어서,상기 산출부는상기 복수의 데이터들 중 상기 p차원 특징을 나타내는 제i 데이터에서 제j 데이터까지의 거리(dij)를 산출하여 저장하는 거리 산출부; 및상기 복수의 데이터들에서 상기 제j 데이터까지 거리의 상대적 비율을 산출하는 상대적 비율 산출부를 포함하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 시스템
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거리의 상대적 비율을 적용한 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 시스템에 있어서,복수의 데이터들 각각이 복수의 클러스터들로 클러스터링되는 해와 관련하여, 상기 복수의 클러스터들 각각 내에서 p차원 특징을 나타내는 데이터들 사이의 거리, 및 상기 거리의 상대적 비율을 산출하는 산출부;상기 복수의 데이터들을 산출되는 데이터 중심에 클러스터링하며, 클러스터링된 초기 해에 대한 실루엣 값을 산출하여 클러스터링 해를 획득하는 클러스터링 해 획득부;상기 클러스터링 해를 그룹 탐색 최적화 기법에 따라 업데이트하여 최적의 해를 획득하는 최적 해 획득부; 및상기 최적의 해를 참조하여 상기 복수의 데이터들을 상기 복수의 클러스터들로 최종 클러스터링하는 최종 클러스터링부를 포함하되,상기 최적 해 획득부는상기 클러스터링 해 중 상기 실루엣 값을 최대화하는 프로듀서(producer) 해를 선택하고, 상기 클러스터링 해 중 상기 프로듀서 해를 제외한 나머지 해들 중 미리 설정된 확률에 따라 스크라운저(scrounger) 해를 획득하며, 상기 클러스터링 해 중 상기 프로듀서 해 및 상기 스크라운저 해를 제외한 나머지 해들을 레인저(ranger) 해로 설정하는 그룹 탐색 최적화 해 설정부;적어도 하나의 세대 동안에, 상기 실루엣 값을 이용하여 상기 프로듀서 해, 상기 스크라운저 해 및 상기 레인저 해를 업데이트하는 해 업데이트부; 및상기 업데이트된 프로듀서 해, 상기 업데이트된 스크라운저 해 및 상기 업데이트된 레인저 해 중 상기 실루엣 값을 최대화하는 상기 최적의 해를 결정하는 최적 해 결정부를 포함하며,상기 최적 해 결정부는상기 업데이트된 프로듀서 해, 상기 업데이트된 스크라운저 해 및 상기 업데이트된 레인저 해 중 상기 복수의 클러스터들간 데이터들 사이의 거리 및 상기 복수의 클러스터들 각각 내에서 데이터들 사이의 거리 차가 가장 큰 상기 최적의 해를 결정하는 그룹 탐색 최적화 데이터 클러스터링 시스템
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