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Minimal Spanning Tree Construction with MetricMatrix MetricMatrix를 사용한 최소 스패닝 트리 구성

Masahiro ISHIKAWA, Kazutaka FURUSE, Hanxiong CHEN, Nobuo OHBO

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요약 :

클러스터링은 데이터베이스 지식 발견 분야에서 가장 중요한 주제 중 하나입니다. 특히, 계층적 클러스터링은 전체 데이터베이스에 대한 계층적 보기를 제공하고 사용자가 거대한 데이터베이스를 검색할 때 안내하는 데 사용할 수 있으므로 유용합니다. 많은 경우 클러스터링은 그래프 분할 문제로 모델링될 수 있습니다. 데이터베이스 개체 간의 적절한 거리 함수가 주어지면 데이터베이스는 정점이 데이터베이스 개체이고 가장자리의 가중치가 이들 사이의 거리인 가장자리 가중치 완전 그래프로 볼 수 있습니다. 그렇다면 MST(Minimal Spanning Tree) 구축 과정은 데이터베이스 객체에 대한 단일 연결 응집 클러스터링 과정으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 메트릭 거리 함수가 정의된 데이터베이스로부터 파생된 대규모 완전한 메트릭 그래프를 위한 효율적인 MST 구성 방법을 제안합니다. 우리의 방법은 거리 계산 횟수를 줄이기 위해 미터법 지수를 활용합니다. 기본 아이디어는 미터법 가정을 사용하여 MST의 일부일 가능성이 낮은 가장자리를 제외하는 것입니다. 이를 위해 우리는 메트릭 매트릭스. 실험 결과는 우리의 방법이 기존 방법에 비해 MST 구축에 필요한 거리 계산 횟수를 대폭 줄일 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.2 pp.362-372
발행일
2002/02/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
데이터베이스

작성자

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