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셀 분할 병렬 계층 상향 군집화 기반의 효과적인 데이터 분할 기법 -
분야 공학 > 로봇
저자 서병석
발행기관 한국통신학회
간행물정보 한국통신학회논문지 2019년, 한국통신학회논문지 제44권 제11호, 2167page~2173page(총7page)
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목차
부제 : An Efficient Data Partitioning Method Based Cell Partitioning Parallel Hierarchical Agglomerative Clustering
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
 
 
국문초록
오늘날 CPU 기반 병렬 및 분산처리 컴퓨팅 분야의 성장 속에서 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)는 계산 속도를 몇 배로 높이는 엄청난 성과를 보여주었다. 데이터 분할은 다양한 도메인을 갖는 데이터 마이닝 분야의 응용프로그램에서 매우 중요한 작업이다. 또한, 계층 상향 군집화도 군집화 계층을 이용하여 클러스터의 수와 패턴을 식별할 수 있는 유용한 방법이다. 전통적인 계층 상향 군집화는 모든 클러스터가 단일 클러스터에 속할 때까지 가장 가까운 클러스터 쌍을 반복적으로 찾는 작업을 한다. 이 작업은 시간과 메모리 복잡도가 매우 높아지게 되는데, 이를 해결하기 위해 Shalom 등은 효율적인 셀 분할 부분 중복 계층 상향 군집화를 설명하고 구현하였다. 본 논문은 Shalom 등이 제안한 셀 분할 부분 중복 계층 상향 군집화 방법을 개선하여 셀 분할 병렬 계층 상향 군집화 기법을 제시하였다. 실험결과 전통적인 계층 상향 군집화와 비교하여 제안한 방법이 약 2~10배의 속도 향상을 얻었다.
 
 
영문초록
In today’s growth in CPU-based parallel and distributed computing fields, general-purpose graphics processing unit(GPGPU) has shown tremendous success in computing speeds. Data partitioning is a very important task in applications in the field of data mining with various domains. In addition, hierarchical agglomerative clustering is a useful method of identifying the number and pattern of clusters using the clustering hierarchy. The traditional hierarchical agglomerative clustering repeatedly searches for the closest cluster pair until all clusters belong to a single cluster. This task increases complexity of time and memory, to solve this problem, Shalom et al. described and implemented an efficient cell partitioning partially overlapping hierarchical agglomerative clustering. In this paper, we propose a cell partitioning parallel hierarchical agglomerative method by improving the cell partitioning partially overlapping hierarchical agglomerative clustering method proposed by Shalom et al. Experimental results show that the proposed method improves about 2~10 times than traditional hierarchical agglomerative clustering.
 
 
efficient partitioning, clustering, hierarchical agglomerative clustering, parallel clustering, data partitioning
 
 
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