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저자정보
조영덕 (동국대학교) 이광규 (신한대학교)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제7권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
67 - 72 (6page)

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Fuzzy C-Means(FCM)은 데이터를 클러스터링 하기 위해 사용되는 알고리즘 중 하나로 다양한 분야에 응용되어 왔다. 하지만 FCM에서 데이터와 클러스터 중심간 계산을 할 때 가중치의 중복과 데이터간 거리를 고려하지 않으므로, 유니크한 가중치를 계산할 때보다 수행시간이 더 많이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 FCM 초기 중심값을 계산하기 전에 데이터를 정렬하고, 데이터간 거리를 최소로 하여 클러스터 중심값을 결정하는 개선된 MQS(Modified Quicksort) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 중간값(median)을 피봇으로 퀵정렬을 수행 후 최우측 인덱스를 하나씩 줄여나가는 기존 퀵정렬 방법을 개선하여, 피봇을 항상 중간값으로 설정해 먼 거리 이동시에도 수행시간을 감소시키는 방법이다. 이 제안된 알고리즘은 전체적인 FCM의 수행시간을 줄일 수 있음을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
#FCM #Fuzzy C-Means #K-Means #Data Mining #Quicksort #Modified Quicksort(MQS)

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Fuzzy C-Means(FCM)
Ⅲ. 개선된 퀵정렬 알고리즘(MQS)
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

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유현재 / 2000 / 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의한 영상분할 / 한국정보처리학회 7(9) google schola 이상운 / 2014 / 3-점 평균 피벗 퀵정렬 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 14(6):295~301 dbpia L. A. Zadeh / 1965 / Fuzzy sets / Information and Control 8(3):338~353 google schola S. Muyamoto / 2015 / Handbook of Computation Intelligence / Springer :293~248 google schola J. C. Dunn / 1974 / A fuzzy relative of the ISODATA process and its in detecting compact well separated clusters / Journal of Cybernetics :32~57 google schola

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