[그리드시스템] 공간 데이터 마이닝을 위한 효율적인 그리드 셀 기반 공간 클러스터링 알고리즘
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작성일 23-01-18 06:22
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1. 목적 , , 2. 공간 클러스터링 기법, , 3. 공간 클러스터링 알고리즘, , 4. experiment(실험) 결과, , 5. 결론 및 향후 연구, filesize : 795K
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[그리드시스템] 공간 데이터 마이닝을 위한 효율적인 그리드 셀 기반 공간 클러스터링 알고리즘
순서
1. 목적 기존 공간 클러스터링 알고리즘들은 객체들간의 거리를 기반 계산 비용 증대 공간 지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반  계산 비용 감소. 공간 클러스터링 기법 기존 클러스터링의 결점 그림1 객체들간의 거리 연산에 많은 비용 기준객체와 다른 객체들간에 거리 계산이 필요 다른 클러스터 검색과정에서도 위의 과정이 반복 그리드 셀 기반 클러스터링 이 기법의 核心 그리드 셀 구조를 기반으로 한 셀 관계 연산을 통하여 클러스터링을 하는 것 기존의 객체들간 거리 계산에 의한 비용을 감소시킴 전체 공간 영역에 대하여 그리드 셀 구조를 생성 사용자가 부여한 임계값()을 기준으로 셀 크기 결정  그림 2 . 공간 클러스터링 알고리즘 .1 셀 관련성 정이 직접 인접 그리드 셀 구조에서 임의의 셀 C1과 C2간의 최대거리가 임계값 보다 작거나 같다 - 그림3 직접 인접 셀(DAC:Direct Adjacent Cells) 기준 셀에 대하여 직접인접 관계에 있는 셀들로 정이(최소3개, 최대 8개) 인접 가능 임의의 셀들 C1,C2,C3에 대하여, C…(drop)
설명
다.
