일반기술

스칼라 연산을 이용한 고속 클러스터링 방법

- 개요 본 기술은 클러스터링 방법에 관한 것으로, 특히 고차원, 대용량 데이터에 대하여 계층적인 클러스터링을 수행함에 있어, 거리제곱 합 유사도와 벡터 내적, 코사인, 분산 변화량 유사도에 대하여 각각의 스칼라 연산을 적용하여 유사도를 구함으로써, 클러스터링을 고속으로 처리할 수 있는 스칼라 연산을 이용한 고속 클러스터링 방법에 관한 것임.- 특징 스칼라 연산법을 이용한 고속 클러스터링 방법은, 클러스터링에서 병합되는 클러스터와 각 클러스터 간의 유사도를 계산함에 있어, 유사도 연산 수행 과정에서 발생되는 벡터 연산에 대하여, 클러스터 변경 전에 계산되어 있는 유사도를 이용하는 스칼라 연산을 통하여 각 클러스터 간의 유사도를 산출한다. 여기서, 클러스터 변경 전에 계산되어 있는 유사도를 이용하는 스칼라 연산을 통하여 각 클러스터 간의 유사도를 산출함에 있어, 클러스터 병합이 수행되는 일정 시간 간격마다 벡터 연산을 통하여 클러스터 간의 유사도를 다시 산출함으로써, 스칼라 연산에 따라 누적되는 에러를 보정함.- 효과 거리제곱 합 유사도와 벡터 내적, 코사인, 분산 변화량 유사도에 대하여 각각의 스칼라 연산을 적용하여 유사도를 구함으로써, 클러스터링을 고속으로 처리 가능.