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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
98 - 103 (6page)

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데이터마이닝 분야에 있어서 클러스터링 기법은 데이터를 조직하고 통합하는 중요한 기법이다. 이 논문에서는 다차원 데이터들이 주어졌을 때, 그 다차원 데이터들의 서브스페이스의 클러스터들을 찾는 알고리즘에 대해서 알아볼 것이다.
다차원 데이터들의 서브스페이스 클러스터들을 찾는 기법은 많은 연구가 진행되어져 왔는데, 그 특성상 많은 양의 연산이 필요하여 이를 위한 속도 개선 알고리즘들이 많이 개발되었다. 본 논문에서는 서브스페이스 클러스터링을 맵리듀스(MapReduce) 프레임웍을 이용해 구현하였다. 여러 대의 머신에 데이터들을 분산시켜 놓고 각각의 머신이 자신에게 주어진 데이터만을 계산하도록 하여 클러스터링을 하는 방식이다. 이러한 방식을 통해 데이터 연산을 여러 머신들이 분담하도록 하여 속도 향상을 꾀하였다. 이 클러스터링 방식은 데이터의 크기와 차원 수가 커져도 클러스터를 찾을 수 있고, 데이터의 순서에 관계없이 같은 결과를 가지는 클러스터링을 지원한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 본론
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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