A Grid-based Efficient k-estimation Method for k-means Clustering

k 평균 군집화의 그리드 기반 효율적인 k 추정 기법

k-평균 군집화 분석은 주어진 데이터 집합에서 유사한 데이터의 군집을 찾고 이를 분석하는 기법으로 널리 사용되어 왔다. 그러나, 데이터 집합에 대해 적절한 k 를 찾는 방법에 대한 연구는 부족하며 평가 계수의 전수 비교에 의존해 왔다. 본 연구에서는 이를 경감하기 위한 그리드 기반 근사 군집 분석을 통한 k 추정 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능을 10,000~100,000 개의 데이터를 갖는 생성 데이터 집합을 활용한 검증 결과 다양한 k 와 데이터 집합의 크기에 대해 효과적임을 보였다.