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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제26권 제1호
발행연도
1999.1
수록면
130 - 138 (9page)

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본 논문에서는 클러스터의 응집성(compactness)과 분리성(separation)을 동시에 고려한 성능지수를 진화 프로그램을 통하여 최적함으로써, 기존 FCM(Fuzzy C-Means) 타입 클러스터링 알고리즘의 문제점 해결 및 성능 향상을 위한 설계 방법을 제시한다. 특히 제안된 방법론은 첫째, 진화 프로그램을 이용하여 기존의 FCM 타입 알고리즘의 클러스터의 개수 문제, 초기화 문제, 그리고 지역적 최적치(local optimum)문제 등을 해결한다. 둘째, 전처리과정을 통하여 전체입력 데이타 중에서 가능한 클러스터의 예비 중심 후보들을 구하여 이를 초기 개체 집단 구성에 사용함으로써, 탐색 공간을 축소하여 알고리즘의 수렴 속도를 향상시킨다. 셋째, 응집성과 분리성을 모두 고려한 성능 지수를 정의하여 클러스터링의 성능을 향상시킨다. 넷째, 잡음 데이타가 중심 탐색에 미치는 영향을 최소화함으로써 잡음 데이타에 대하여 강인한 능력을 갖는다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘

3. 진화 프로그램을 이용한 퍼지 클러스터링

4. 실험 방법 및 결과

5. 실험 분석

6. 결론 및 향후 연구과제

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