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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제3호
발행연도
2008.6
수록면
354 - 359 (6page)

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클러스터링은 주어진 임의의 데이터 중에서 유사한 성질을 지닌 데이터를 복수개의 그룹으로 조직화하는 기법이다. 이를 위해 K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM) 등과 같은 많은 기법들이 제안되었고 또한 널리 사용되어 지고 있다. 그러나 이러한 기법들은 초기값에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라지는 단점이 있다. 특히 가장 널리 사용되는 FCM 기법은 잡음 데이터에 취약하며, 주어진 입력 데이터의 클러스터 내부분산을 최소화 하는 방법을 사용하기 때문에 클러스터링 중심의 왜곡 현상이 발생한다. 본 논문에서는 데이터 가중치에 근거한 비례적 근접데이터 병합을 통하여 클러스터 중심 왜곡을 저감하며 초기값에 영향을 받지 않는 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 FCM으로 얻어진 클러스터 중심과 제안기법을 적용하여 얻어진 클러스터 중심에 대한 비교 검토를 통하여 제안기법의 효용성을 확인한다.
#클러스터 중심 왜곡 #FCM #근접데이터 #데이터 가중치 #Cluster center distortion #Nearest data #Data weight

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Fuzzy C-Means
3. 제안 클러스터 기법
4. 모의실험 및 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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1. [학술지(정기간행물)] - J. A. Hartigan / 1979 / A K-means clustering algorithm / Applied Statistics 28 : 100 ~ 108 google schola 2. [단행본] - J. C. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms / Pleum google schola 3. [단행본] - R. R. Yager / 1994 / Essential of fuzzy modeling and control / John Wiley & Sons, Inc google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 이중우 / 2001 / 개선된 산 클러스터링 방법 / 한국 퍼지 및 지능시스템 학회 논문지 11 (1) : 1 ~ 8 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - J. S. Nath / 2006 / An efficient clustering scheme using support vector methods / Pattern Recognition 36 (8) : 1473 ~ 1480 google schola

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