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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 124 - 129 (6page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.1.124
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FCM(Fuzzy C-Means)알고리즘은 반복 최적화 기법을 통해 최적해를 찾는다. 특히, 클러스터링 초기 중심과 잡음(noise)의 위치, 개수에 따라 실행시간 차이가 난다. 본 논문에서는 FCM의 전처리 과정으로 실행속도를 줄이기 위한 들로네 삼각-FCM(Delaunay Triangulation-FCM:DT-FCM)잡음 제거 방법을 제안한다. 들로네 삼각형은 평면 위의 점들을 삼각형으로 연결하여 공간을 분할할 때, 삼각형들의 내각의 최소값이 최대가 되도록 하는 분할이다. 이 방법은 FCM으로 클러스터링된 점들 중에서 가장 저밀도의 점들을 외접원의 들로네 삼각형을 만들어 잡음을 제거하는 효과적인 방법이다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 FCM보다 실행시간이 감소됨을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Fuzzy C-Means(FCM)
Ⅲ. 들로네 삼각형 FCM(DelaunayTriangulation-FCM:DT-FCM)
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
B. Geiger, “Three-dimensional modeling of human organs and its application to diagnosis and surgical planning,” Report 2105, INRIA Sophia-Antipolis France, 1993.
D. T. Lee and A. K. Lin, “Generalized delaunay triangulation for planar graphs,” Discrete Computational Geometry, vol. 1, no. 3, pp. 201-217, 1986.
G. Beliakov and M. King, “Density based fuzzy c-means clustering of non-convex patterns,” School of Information Technology, Deakin University, 221 Burwood Hwy, Burwood 3125, Australia, 2005.
G Beliakov and M King, “Density based fuzzy c-means clustering of non-convex patterns,” Eur. J. Operational Res., vol. 173, no. 3, pp. 717-728, Sept. 2006.
Joseph O'rourke, “Computational Geometry in C,” Cambridge University Press, pp. 175-177, 1994.
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