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ICA 클러스터 알고리듬

전문가 제언: ○ 클러스터 알고리듬은 자료 세트를 다른 클러스터로 나누어서 같은 클러스터의 자료는 공통적인 특성을 가지게 한다. 클러스터 분석에서 자료는 하나의 값을 가지나 자료의 불확실성 또는 다양성을 감안해서 자료를 구간으로 표시하는 경우도 있는데 이는 SDA에 사용된다. 방법론에는 계층적 방법과 분할 방법의 두 가지가 있다.

○ 계층과 분할 방법은 SDA의 여러 분야에 적용되었으나 계층 방법은 국부적인 정보의 의존도가 커서 클러스터의 모양이나 크기에 관한 정보를 적용할 수 없고 분할 방법은 원형과 분할의 개수를 초기에 모른다는 것이다. ICA는 이러한 단점을 해결하고 CA를 일반화하여 SDA에 적용한 것이 논문의 공헌이다. 따라서 ICA는 계층 방법과 분할 방법의 장점을 모두 살린 접근 방법이다.

○ 그러나 ICA의 개념을 검증하는데 사용된 시뮤레이션 자료는 인위적으로 생성되었거나 실제 자료의 경우 간단하여 클러스터의 개수나 원형에 대한 정보가 있어서 시뮤레이션에서는 무작위적 변형이라고는 하지만 정답에 유사하여 사전 지식이 없는 자료의 경우 논문에서 보여준 좋은 결과가 나올지는 미지수이다.

○ 검색 범위를 확장하기 위해 IT 분야 전체 건수와 이 저널 안의 출현도는 괄호 안에 표시했다. clustering은 37,471(1,329)로서 큰 분야이고 이 중에 partition은 9,372(366), hierarchial은 91(3)으로 partition 방법이 클러스터 방법에 많다. clustering 안에서 SDA는 2,452(366)으로서 활발한 분야이고 다시 partition 3,637(96), hierarchial 37(2)로서 clustering의 경우와 비슷한 양상이다. SDA에서 CA는 8(2), ICA는 6(2)로서 많은 연구가 진행되는 분야는 아니고 또한 한국인 논문이나 본 논문에서 인용된 논문도 없었다. SDA에서 hierarchial 분야는 국내 연구자가 없으나 본 저널로 국한하면 partition 분야에서는 3편의 국내 연구자 논문이 있었다, 이것도 clustering과의 연관성을 감안하면 SDA는 아직 국내에서 활성화 되지 않은 분야라고 생각된다. 그러나 clustering과 관련된 partition 분야에서는 국내 연구자의 참여가 예상되고 있다.

저자: Jin-Tsong Jeng , Chen-Chia Chuang , C.W. Tao
자료유형: 학술정보