클러스터 중심 결정 방법을 개선한 K-Means 알고리즘의 구현
An Implementation of K-Means Algorithm Improving Cluster Centroids Decision Methodologies
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초록
K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 20%이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.
Abstract
K-Means algorithm is a non-hierarchical (plat) and reassignment techniques and iterates algorithm steps on the basis of K cluster centroids until the clustering results converge into K clusters. In its nature, K-Means algorithm has characteristics which make different results depending on the initial and new centroids. In this paper, we propose the modified K-Means algorithm which improves the initial and new centroids decision methodologies. By evaluating the performance of two algorithms using the 16 weighting scheme of SMART system, the modified algorithm showed 20% better results on recall and F-measure than those of K-Means algorithm, and the document clustering results are quite improved.
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