Method apparatus and computer program for clustering using mean-feature

• Main Authors: KO SEUNG YONG, PARK JI HOON, PARK HYUN JUN, SEO HYUN YANG
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 05.08.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; HANDLING RECORD CARRIERS; PHYSICS; PRESENTATION OF DATA; RECOGNITION OF DATA; RECORD CARRIERS

The present invention relates to a clustering method using a mean-feature, and a device and a computer program thereof, and more particularly, to a method for performing the clustering for a plurality of object samples in a clustering device, which comprises: a cluster generating step of generating a plurality of clusters by classifying a plurality of object samples; a mean-feature calculation step of calculating a mean-feature including each mean value of a plurality of features used to classify the object samples, with respect to each of the clusters; and an additional sample clustering step of performing clustering on one or more newly added second object samples using the mean-feature of the clusters. Therefore, a computing resource can be dramatically reduced, and quickly and effectively processed. 본 발명은 평균-피쳐를 이용한 클러스터링 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 클러스터링 장치에서 복수의 객체 샘플에 대한 클러스터링을 수행하는 방법에 있어서, 상기 복수의 객체 샘플을 분류하여 복수의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성 단계; 상기 복수의 각 클러스터에 대하여, 상기 객체 샘플을 분류하는데 사용되는 복수의 피쳐에 대한 각 평균치를 포함하는 평균-피쳐를 산출하는 평균-피쳐 산출 단계; 및 상기 복수의 클러스터에 대한 평균-피쳐를 이용하여, 새롭게 추가된 하나 이상의 제2 객체 샘플에 대한 클러스터링을 수행하는 추가 샘플 클러스터링 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 클러스터링 방법을 개시한다.