The self-organizing map (SOM) is a unsupervised learning method projecting high-dimensional data into low-dimensional nodes. It can visualize data in 2 or 3 dimensional space using the nodes and it is available to explore characteristics of data through the nodes. To understand the structure of data, cluster analysis is often used for nodes obtained from SOM. In cluster analysis, the optimal number of clusters is one of important issues. To help to determine it, various cluster validity indexes have been developed and they can be applied to clustering outcomes for nodes from SOM. However, while SOM has an advantage in that it reflects the topological properties of original data in the low-dimensional space, these indexes do not consider it. Thus, we propose a new cluster validity index for SOM based on connectivity between nodes which considers topological properties of data. The performance of the proposed index is evaluated through simulations and it is compared with various existing cluster validity indexes.
The purpose of this study was to compare two analytical methods classifying foot shape. The methods compared were cluster analysis method and foot index analysis method. This study defined the women's foot shape by these methods. 39 foot measurements which were automatically collected using the three dimensional foot scanner were analyzed. 203 Korean women in age 20s were participated in the anthropometric survey. Their foot shapes were classified into 5 foot types by cluster analysis: short & slim shape, flat shape, short & slender shape with slightly distorted toe, long and big shape, and short & wide shape. The foot measurements were also analyzed by the ratio of foot width and length. Five foot types that were classified by cluster analysis and three foot types that were classified by the foot index were compared. The comparison shows that cluster analysis precisely defined foot shapes. It was suggested that made-to-measure shoes making industry may adopt the foot shape analysis method utilizing cluster analysis.
The K-means algorithm is widely used at the initial stage of data analysis in data mining process, partly because of its low time complexity and the simplicity of practical implementation. Cluster validity indices are used along with the algorithm in order to determine the number of clusters as well as the clustering results of datasets. In this paper, we present a performance comparison of sixteen indices, which are selected from forty indices in literature, while considering their applicability to nonhierarchical clustering algorithms. Data sets used in the experiment are generated based on multivariate normal distribution. In particular, four error types including standardization, outlier generation, error perturbation, and noise dimension addition are considered in the comparison. Through the experiment the effects of varying number of points, attributes, and clusters on the performance are analyzed. The result of the simulation experiment shows that Calinski and Harabasz index performs the best through the all datasets and that Davis and Bouldin index becomes a strong competitor as the number of points increases in dataset.
The industrial cluster policy of 21st century rise to the focus method of regional economic promotion, therefore, the importance of study in cluster identification and mapping as policy task will bring into relief. This paper will confirms the estimate index and policy of industrial clusters with regional industry. The result in this case study, Cluster development should embrace the pursuit of competitive advantage and specialization rather than simply imitate successful clusters in other locations. This requires building on local sources of uniqueness. Government should reinforce and building on existing and emerging clusters rather than attempt to create entirely new ones. This sort of role for government is very different from industrial policy. The aim of cluster policy is to reinforce the development of all clusters. Not all clusters will succeed, but market forces should determine the outcomes. In other words, government should build on market- oriented system and innovative infra. The result of this study is meaning to the development of objectivity estimate index and derivation of cluster-focused policy with a case study of industrial clusters.
The purpose of this study was to provide basic information for women's women's head type for mil-inary. The subjects were 141 college women aged from 19∼23. Data were collected from the real anthropometric measurements and 4 index. Correlation coefficientss, factor analysis, cluster analysis and analysis of variance in SAS package. The results were as follows : 4 factors were extracted from 20 anthrometric measurements and in index data, which explain 60.0% of variance. The subjectss were classified into 4 clusters by 11 measurement and 4 index data. Each charicteristics of cluster by the measurements was flat, big, thick, small types in women's head. Each charicteristics of cluster by the index data was mostly flat in head thickness and wide, midium, narrow, very wide type in face.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.5
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pp.880-887
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2011
The Wireless Mesh Network(WMN) technology is able to provide an infrastructure for isolated islands, in which it is difficult to install cables or wide area such as battlefield. Therefore, WMN is frequently used to satisfy needs for internet connection and active studies and research on them are in progress. However, as a result of increase in number of hops under hop-by-hop communication environment has caused a significant decrease in throughput and an increase in delay. Considering the heavy traffic of real-time data, such as voice or moving pictures to adaptive WMN, in a military environment. Such phenomenon might cause an issue in fairness index. In order to resolve this issue, we proposed a Cluster Based Multi-channel Assignment Scheme(CB-MAS) for adaptive tactical wireless mesh network. In the CB-MAS, the communication between the Cluster-Head(CH) and cluster number nodes uses a channel has no effect on channels being used by the inter-CH links. Therefore, the CB-MAS can minimize the interference within multi-channel environments. Our Simulation results showed that CB-MAS achieves improved the throughput and fairness index in WMN.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.50
no.4
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pp.455-466
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2014
Seasonal variations in species composition of catches were explored using seasonal samples caught by shrimp beam trawl in the Geum river estuary in 2011. During the study period, total catches were collected 91 species as fish 47 species, crustacean 28 species, mollusca 4 species, gastropoda 5 species, shellfish 3 species and others 4 species. The dominant species were Exopalaemon carinicauda, Eriocheir leptognathus, Palaemon gravieri, Mugil cephalus, Acanthogobius hasta, Cynoglossus joyneri, Pennahia argentata and Coilia nasus. The amount of species in spring and summer was higher than in autumn. The diversity index (H') was 0.43~0.96, evenness index (EI) was 0.14~0.25, and richness index (RI) was 1.54~4.25. Using cluster analysis 91 species were divided into 4 groups. Group I appeared mainly in spring and summer. Group II appeared only in summer. Group III appeared in winter and spring, and Group IV in spring and autumn.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.490-493
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2010
본 논문에서는 클러스터 측정(Cluster Measurement)과 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스링 알고리즘을 제안한다. 유전자 알고리즘의 요소를 클러스터링에 대입하고 클러스터 측정을 적합도 함수에 대입하여 문서 클러스터링을 구현하였다. 성능 평가를 위하여 한국일보-20000/한국일보-40075 문서범주화 실험문서집합의 데이터 셋을 이용하였다. 클러스터링 성능 평가 결과 AS Index가 DB Index, RS Index 보다 좋은 성능을 보여준다. 또한 제안한 알고리즘이 K-means 클러스터링 알고리즘에 비교해 안정적으로 좋은 성능을 보여준다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.455-460
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2003
A new cluster validity index is proposed that determines the optimal partition and optimal number of clusters for fuzzy partitions obtained from the fuzzy c-means algorithm. The proposed validity index exploits an overlap measure and a separation measure between clusters. The overlap measure is obtained by computing an inter-cluster overlap. The separation measure is obtained by computing a distance between fuzzy clusters. A good fuzzy partition is expected to have a low degree of overlap and a larger separation distance. Testing of the proposed index and nine previously formulated indexes on well-known data sets showed the superior effectiveness and reliability of the proposed index in comparison to other indexes.
To quantitatively assess the correlation between subsystems within a port cluster and the overall coordinated development of the port group, the current paper evaluates the coordinated development of port clusters. First, we construct an evaluation index system for the coupling and coordination of port clusters. Next, we introduce the contribution index of port subsystems, coupling degree, and coupling coordination degree functions to formulate a coupling coordination evaluation model for the port cluster. Finally, we use the Yangtze River Delta port cluster as a case study for validation, specifically using empirical data from 2012 to 2021. The findings reveal distinct phased characteristics in the coupling and coordination of port clusters in the Yangtze River Delta, marked by a notable transition from "maladjustment" to "coordination." Further, sustained high coupling values over a decade indicate a significant level of competition and cooperation among ports within the Yangtze River Delta port cluster. Over time, this competitive and collaborative dynamic has progressively evolved toward a more positive and structured direction. Lastly, it is expected that the evaluation model proposed in this paper can be extrapolated to other port clusters to gauge the extent of coordinated development, thereby facilitating horizontal comparisons and vertical analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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