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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김성훈 (Kyungpook National University) 허경용 (Dong-eui University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
967 - 973 (7page)

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클러스터링은 균일한 특성을 가지는 데이터를 클러스터로 묶기 위해 사용되는 비교사 학습 방법 중 하나로 다양한 응용에 사용되고 있으며 FCM(Fuzzy C-Means)이 대표적인 방법 중 하나이다. 하지만 FCM에서 주로 사용되는 유클리드 거리 척도는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미쳐 밀도가 높은 쪽으로 클러스터의 중심을 위치시키는 문제가 있으며, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나가 클러스터 중심 사이의 거리가 가능한 멀어지도록 하는 밀도 무관 클러스터링이다. 하지만 밀도 무관 클러스터링 역시 클러스터 중심 사이의 거리를 정확히 제어하기가 어렵다. 이 논문에서는 클러스터 중심 사이의 거리가 멀어지도록 할뿐만이 아니라 클러스터 중심이 밀도가 높은 곳에 위치하도록 하는 항을 추가한 개선된 밀도 무관 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FCM이나 밀도 무관 클러스터링에 비해 실제 클러스터 중심으로 수렴하는 경우가 더 많다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
#클러스터 밀도 #밀도 무관 클러스터링 #유클리드 거리 #퍼지 클러스터링 #Cluster density #Density-independent clustering #Euclidean distance #Fuzzy Clustering

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. FCM
Ⅲ. 밀도 무관 클러스터링
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
L.A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338-353, Jun. 1965. J. Bezdek, Pattern Recognition with fuzzy Objective Function Algorithms, New York, Springer, 1981. google schola B. H. You, W. W. Kim and G. Heo, “An Improved Clustering Method with Cluster Density Independence,” Journal of The Korea Society of Computer and Information, vol. 20, no. 12, pp. 15-20, Dec. 2015. S. Muyamoto, Fuzzy Clustering ? Basic Ideas and Overview, Handbook of Computational Intelligence, Springer, pp. 293-248, 2015. google schola J. Nayak, “Fuzzy C-means(FCM) Clustering Algorithm: A Decade Review from 2000 to 2014,” Systems and Technologies, vol. 32, no. 2, pp. 133-179, Dec. 2014.

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