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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.10
- 수록면
- 529 - 535 (7page)
이용수
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본 논문에서는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 클러스터링 방법에 multiple Gaussian kernels을 기반으로 한 possibilistic fuzzy C-means multiple kernels (PFCM-MK) 알고리즘을 결합하여 적응적인 하이브리드 클러스터링 방법인 multiple kernels interval type-2 possiblistic fuzzy C-means(IT2PFCM-MK) 방법을 제안 하였다. 일반적으로 possibilistic fuzzy C-means(PFCM) 알고리즘의 단점인 노이즈 민감성 및 특이점 문제와 알고리즘 초기 클러스터의 Prototype에 따라 위치가 겹치는 문제를 해결하기 위해 제안 되었다. 하지만 이 방법 역시 퍼지화 파라미터 값에 따라 위와 같은 문제를 여전히 가지고 있기 때문에 이와 같은 문제를 보완하기 위해 interval type-2 퍼지 접근 방법을 이용하는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘을 제안 하였다. 또한 multiple kernels 함수를 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘에 적용하여 분류하기 복잡한 형태의 데이터와 노이즈가 있는 데이터에 대하여 보다 정확하고, 향상된 클러스터링을 수행할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. PFCM 알고리즘
3. Interval Type-2 PFCM 알고리즘
4. Multiple Kernels in Interval Type-2
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
M. Hung / 2001 / An effective fuzzy c-means clustering algorithm / Proceedings of IEEE
G. Raju / 2008 / Fuzzy clustering methods in data mining: a comparative case analysis / ICACTE :489~493
J. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms / Plenum
R. Krishnapuram / 1993 / A possibilistic approach to clustering / IEEE Trans. Fuzzy Syst 1(2):98~110
N. Pal / 2005 / A possibilistic fuzzy c-means clustering algorithm / IEEE Trans. Fuzzy Syst 13:517~530
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J. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms / Plenum
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