일반기술

부분 최대값 배열을 이용한 계층적 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 부분 최대값 배열을 이용한 계층적 고속 클러스터링 방법은, 계층적 응집 클러스터링 방법을 이용하여 데이터를 클러스터링함에 있어, 각 클러스터 간의 유사도 행렬(similarity matrix)을 구하고, 그 유사도 행렬의 각 행에 대한 부분 최대값 배열(partial maximum array)을 이용하여 유사도 정도를 검출하고, 가장 유사도가 높은 클러스터들을 병합시킬 클러스터로 선정한다. 여기서, 선정된 클러스터를 병합시킨 이후에, 클러스터가 변경됨에 따라 유사도 행렬을 다시 작성함에 있어, 유사도 행렬 중에서 변경된 클러스터가 속한 행과 열에 대한 유사도 행렬만을 다시 작성한다. 또한, 선정된 클러스터를 병합시킨 이후에, 클러스터가 변경됨에 따라 유사도 행렬을 다시 작성함에 있어, 유사도 행렬의 각 행이 갱신될 때마다 부분 최대값 배열의 갱신 여부를 판단하며, 이때 다시 작성된 유사도 행렬의 갱신 값이 이전 최대값보다 크거나 같은 경우에는 새로운 갱신 값을 부분 최대값 배열의 최대값으로 변경함.- 효과 빠른 속도로 최적 해를 구할 수 있음.