Sampling-Based Automated Parameter Estimation for Canopy Clustering

샘플링 기반 Canopy Clustering 파라미터 설정 기법

대용량 데이터를 효율적으로 군집화하기위해 개발된 Canopy Clustering은 2개의 파라미터 (T1, T2)에 기반하여 Canopy 형성이 결정되며, 결과적으로 이들 파라미터에 의해 군집화 결과가 크게 달라질 수 있다. 이에 따라 데이터의 특성을 잘 반영하는 파라미터 값을 적절히 선택하는 것이 매우 중요하지만, 자동화된 파라미터 설정 기법의 부재로 인하여, 기존 연구에서는 사용자의 경험에 의하여 Canopy Clustering의 파라미터 값을 설정하는 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 통계적 샘플링을 이용하여 T1, T2의 값을 효과적으로 설정하는 방법을 제안한다.