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NTIS 바로가기등록일자 | 2015-09-15 |
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출처 | KOSEN-코센리포트 |
URL | https://kosen.kr/info/kosen/762315 |
1. 분석자 서문
클러스터링은 대용량 데이터의 분류에 필요한 기법으로 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터가 화두가 되는 정보의 홍수 시대에서 가치 있는 지식을 얻기 위해 클러스터링 알고리즘 연구들이 많아지고 있다. 시계열 데이터의 클러스터링은 복잡하고 거대한 데이터셋에서 가치 있는 정보를 추출하고자 하는 분석가들이 패턴을 찾을 수 있도록 해준다. 대용량 데이터셋인 경우, 지도적 분류 기법들을 직접 사용하기가 힘든데, 클러스터링은 비지도적 분류 방식으로 문제를 해결할 수 있다. 본 분석물에서는 시계열 클러스터링의 네 가지
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