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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 419 - 424 (6page)
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FCM 알고리즘은 반복 최적화 기법을 통해 최적해를 찾는다. 특히, 클러스터링 초기 중심과 잡음의 위치, 몰려있는 밀도의 위치, 개수에 따라 실행시간 차이가 난다. 하지만 이 방법은 중심점을 점차 갱신해 나가는 방법으로 초기 클러스터 중심이 한 쪽으로 치우치게 되고 클러스터링 결과의 편차가 심해 클러스터링 대푯값의 신뢰도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 삼각부등식을 이용하여 클러스터 간 거리를 최대한 멀어지게 하여 클러스터 중심 밀도를 결정하는 TI-FCM(Triangular Inequality-Fuzzy C-Means:삼각부등식-FCM)클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 대용량의 빅데이터에서도 FCM에 비해 실제 클러스터에 수렴하는 효과적인 방법이고 실험을 통해 기존 FCM보다 실행시간이 감소됨을 보였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. TI-FCM 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata
Mugdha Jain / 2014 / Adapting k-means for Clustering in Big Data / International Journal of Computer Applications 101(1):19~24
2013 / The Big Data Long Tail / Blog post by Bloomberg, Jason
Soumi Ghosh / 2013 / Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 4(4)
Anwesha Barai(Deb) / 2017 / Outlier Detection and Removal Algorithm in K-Means and Hierarchical Clustering / World Journal of Computer Application and Technology 5(2):24~29
Mugdha Jain / 2014 / Adapting k-means for Clustering in Big Data / International Journal of Computer Applications 101(1):19~24
2013 / The Big Data Long Tail / Blog post by Bloomberg, Jason
Soumi Ghosh / 2013 / Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 4(4)
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