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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2007.4
수록면
196 - 201 (6page)

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Fuzzy C-Means (FCM) 알고리즘은 probabilitic 멤버쉽을 사용하는 클러스터링 방법으로서 널리 쓰이고 있다. 하지만 이방법은 노이즈에 대하여 민감한 성질을 가진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노이즈에 민감한 성질을 보완하기 위해서 데이터의 밀도추정을 이용하여 새로운 FCM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 FCM과 비슷한 성능의 클러스터링 수행이 가능하며, 노이즈가 포함된 데이터에서는 FCM보다 더 나은 성능을 보여준다.
#Fuzzy c-means #노이즈 #밀도추정 #Parzen-window #Noise #Density Estimation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. FCM 와 CFCM 알고리즘
3. Density Based FCM (DBFCM)
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
New York , 1981 , Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms google schola Keller , 1993 , “A Possibilistic Approach to Clustering ” IEEE Transactions on Fuzzy Systems : 98 ~ 110 google schola K. Chintalapudi , May4-91998 , A Noise Resistant Fuzzy C means Algorithm for Clustering google schola N. Pal , 1997 , A Mixed C- Means Clustering Model : 11 ~ 21 google schola Scales , 1981 , Introduction to Non-Linear Optimization google schola

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