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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.4 No.3
- 발행연도
- 2004.12
- 수록면
- 337 - 340 (4page)
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The clustering problem can be formulated as the problem to find the number of clusters and a partition matrix from a given data set using the iterative or non-iterative algorithms. The author proposes a nearest neighbor and validity-based clustering algorithm where each data point in the data set is linked with the nearest neighbor data point to form initial clusters and then a cluster in the initial clusters is linked with the nearest neighbor cluster to form a new cluster. The linking between clusters is continued until no more linking is possible. An optimal set of clusters is identified by using the conventional cluster validity index. Experimental results on well-known data sets are provided to show the effectiveness of the proposed clustering algorithm.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Nearest neighbor and validity-based clustering
3. Illustrative example and simulation results
4. Conclusion
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 1973. / Cluster Analysis for Application
[학술지(정기간행물)] - / 1981. / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms
[학술지(정기간행물)] - / 1988. / Algorithms for clustering
[학술지(정기간행물)] - / 1990. / Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis
[학술지(정기간행물)] - / 1999. / Fuzzy Cluster Analysis
[학술지(정기간행물)] - / 1981. / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms
[학술지(정기간행물)] - / 1988. / Algorithms for clustering
[학술지(정기간행물)] - / 1990. / Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis
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