일반기술

데이터 분류 방법

본 발명의 실시예에 따른 데이터 분류방법은, 입력 데이터 간의 유클리드 거리를 이용하여 전체 데이터의 거리를 구하는 단계와, 상기 전체 데이터를 바탕으로 하여 후보그룹들을 설정하는 단계와, 상기 후보 그룹들간의 데이터분포의 특징인 평균, 최소, 최대군집거리 및 표준편차를 구하고 각 후보그룹들의 국부확률을 계산하는 단계와, 상기 각 후보 그룹의 소속 함수 정도를 구하여 데이터 군집들을 분류하는 단계를 포함한다.; 본 발명의 실시예에 따른 국부확률과 검정이론을 통한 데이터 분류방법에 따르면 종래의 최소거리를 이용하는 방법이나 통계적인 방법보다 데이터의 특성을 보다 정확히 얻을 수 있다.본 발명은 입력 데이터 간의 유클리드 거리를 이용하여 전체 데이터의 거리를 구하는 단계와, 상기 전체 데이터를 바탕으로 하여 후보그룹들을 설정하는 단계와, 상기 후보 그룹들간의 평균, 최소, 최대군집거리 및 표준편차를 구하고 각 후보그룹들의 국부확률을 계산하는 단계와, 상기 각 후보 그룹의 소속 함수 정도를 구하여 데이터 군집들을 분류하는 단계를 포함한다.패턴이나 군집들 간의 유사도(Similarity)를 측정하고, 이 결과에 따라 같은 그룹에 속하는가 속하지 않는가를 결정하여, 유사한 특성을 지닌 데이터를 공통된 특성을 가지는 군집으로 그룹화한다.