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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제40권 제8호
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 726 - 732 (7page)
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Clustering analysis is widely used in data mining to classify data into categories on the basis of their similarity. Through the decades, many clustering techniques have been developed, including hierarchical and non-hierarchical algorithms. In gene profiling problems, because of the large number of genes and the complexity of biological networks, dimensionality reduction techniques are critical exploratory tools for clustering analysis of gene expression data. Recently, clustering analysis of applying dimensionality reduction techniques was also proposed. PCA (principal component analysis) is a popular methd of dimensionality reduction techniques for clustering problems. However, previous studies analyzed the performance of PCA for only full data sets. In this paper, to specifically and robustly evaluate the performance of PCA for clustering analysis, we exploit an improved FCBF (fast correlation-based filter) of feature selection methods for supervised clustering data sets, and employ two well-known clustering algorithms: k-means and k-medoids. Computational results from supervised data sets show that the performance of PCA is very poor for large-scale features.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Dimensionality Reduction Techniques
3. Clustering Methods
4. Computational Results
5. Conclusions
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - T. Sorensen / 1948 / A method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of species and its application to analyses of the vegetation on Danish commons / Biologiske Skrifter 5 : 1 ~ 34
[학술지(정기간행물)] - J. R. Ward / 1963 / Hierarchical grouping to optimize an objective function / Journal of the American statistical association 58 (301) : 236 ~ 244
[단행본] - L. Kaufman / 2009 / Finding groups in data: an introduction to cluster analysis / John Wiley & Sons
[학술지(정기간행물)] - A. Rodriguez / 2014 / Clustering by fast search and find of density peaks / Science 344 (6191) : 1492 ~ 1496
[학술대회논문] - J. B. MacQueen / 1967 / Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations / Proceedings of the fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability 1 (14) : 281 ~ 297
[학술지(정기간행물)] - J. R. Ward / 1963 / Hierarchical grouping to optimize an objective function / Journal of the American statistical association 58 (301) : 236 ~ 244
[단행본] - L. Kaufman / 2009 / Finding groups in data: an introduction to cluster analysis / John Wiley & Sons
[학술지(정기간행물)] - A. Rodriguez / 2014 / Clustering by fast search and find of density peaks / Science 344 (6191) : 1492 ~ 1496
[학술대회논문] - J. B. MacQueen / 1967 / Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations / Proceedings of the fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability 1 (14) : 281 ~ 297
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