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모든 데이터 간의 상대적인 거리 비율의 합을 계산하는 단계;상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합에 기초하여 초기해를 선택하는 단계; 및상기 선택된 초기해를 이용하여 K-평균(K-means)을 수행하는 단계를 포함하는 K-평균 방법
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제1항에 있어서,상기 계산하는 단계는상기 모든 데이터 간의 거리를 계산하고, 상기 계산된 거리를 이용하여 데이터 각각을 기준으로 하는 상기 모든 데이터 간의 상대적인 거리 비율의 합을 계산하는 것을 특징으로 하는 K-평균 방법
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제1항에 있어서,상기 선택하는 단계는상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합에 대하여 룰렛 휠 선택(Roulette wheel selection) 방법을 적용함으로써, 상기 초기해를 선택하는 것을 특징으로 하는 K-평균 방법
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제1항에 있어서,상기 선택하는 단계는상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합을 이용하여 데이터 각각의 선택 확률을 계산하고, 상기 데이터 각각에 대하여 랜덤 확률 값을 할당하여 상기 계산된 선택 확률의 구간에 포함되는지 확인함으로써, 미리 설정된 개수의 중심데이터를 선택하며, 상기 선택된 중심데이터를 기준으로 클러스터를 재구성하여 상기 재구성된 클러스터 각각의 해를 생성하고, 상기 생성된 해 각각의 평가값을 계산한 후 가장 좋은 평가값의 해를 상기 초기해로 선택하는 것을 특징으로 하는 K-평균 방법
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제4항에 있어서,상기 선택하는 단계는상기 재구성된 각 클러스터 내에서 평균과 소속된 데이터 사이의 유클리드 거리(Intra-cluster distance)의 총합을 평가값으로 계산하는 것을 특징으로 하는 K-평균 방법
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모든 데이터 간의 상대적인 거리 비율의 합을 계산하는 단계;상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합에 대하여 룰렛 휠 선택(Roulette wheel selection) 방법을 적용함으로써, 초기해를 선택하는 단계; 및상기 선택된 초기해를 이용하여 K-평균(K-means)을 수행하는 단계를 포함하는 K-평균 방법
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모든 데이터 간의 상대적인 거리 비율의 합을 계산하는 계산부;상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합에 기초하여 초기해를 선택하는 선택부; 및상기 선택된 초기해를 이용하여 K-평균(K-means)을 수행하는 수행부를 포함하는 K-평균 장치
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제7항에 있어서,상기 계산부는상기 모든 데이터 간의 거리를 계산하고, 상기 계산된 거리를 이용하여 데이터 각각을 기준으로 하는 상기 모든 데이터 간의 상대적인 거리 비율의 합을 계산하는 것을 특징으로 하는 K-평균 장치
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제7항에 있어서,상기 선택부는상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합에 대하여 룰렛 휠 선택(Roulette wheel selection) 방법을 적용함으로써, 상기 초기해를 선택하는 것을 특징으로 하는 K-평균 장치
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제7항에 있어서,상기 선택부는상기 계산된 상대적인 거리 비율의 합을 이용하여 데이터 각각의 선택 확률을 계산하고, 상기 데이터 각각에 대하여 랜덤 확률 값을 할당하여 상기 계산된 선택 확률의 구간에 포함되는지 확인함으로써, 미리 설정된 개수의 중심데이터를 선택하며, 상기 선택된 중심데이터를 기준으로 클러스터를 재구성하여 상기 재구성된 클러스터 각각의 해를 생성하고, 상기 생성된 해 각각의 평가값을 계산한 후 가장 좋은 평가값의 해를 상기 초기해로 선택하는 것을 특징으로 하는 K-평균 장치
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제10항에 있어서,상기 선택부는상기 재구성된 각 클러스터 내에서 평균과 소속된 데이터 사이의 유클리드 거리(Intra-cluster distance)의 총합을 평가값으로 계산하는 것을 특징으로 하는 K-평균 장치
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