손실 데이터를 처리하기 위한 집락분석 알고리즘

이종찬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이종찬

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제8권 제11호

발행연도: 2017.1

수록면: 103 - 108 (6page)

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유비쿼터스 환경에서는 다양한 센서로 부터 원거리에 데이터를 전송해야 하는 문제가 제기되어져 왔다. 특히 서로 다른 위치에서 도착한 데이터를 통합하는 과정에서 데이터의 속성 값들이 상이하거나 데이터에 일부 손실이 있는 데이터들도 처리해야 하는 어려운 문제를 가지고 있었다. 본 논문은 이와 같은 데이터들을 대상으로 집락분석 하는 방법을 제시한다. 이 방법의 핵심은 문제에 적합한 목적함수를 정의하고, 이 목적함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 있다. 목적함수는 OCS 목적함수를 변형하여 사용한다. 이진 값을 가지는 데이터 만을 처리할 수 있었던 MFA(Mean Field Annealing)을 연속 값을 가지는 분야에도 적용할 수 있도록 확장한다. 그리고 이를 CMFA이라 명하고 최적화 알고리즘으로 사용한다.

#손실 데이터 #집락분석 #연속 평균장 이론 #OCS 목적 함수 #최적화 알고리즘 #Missing data #Clustering #Continuous mean field theory #OCS objective function #Optimization algorithm

참고문헌 (16)

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/ / http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLSummary.html, UCI data summary A. D. Gorden / 1981 / Classification / Chapman and Hall

Arash Chaghari / 2018 / Fuzzy clustering based on Forest optimization algorithm / Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences 30 (1) : 25 ~ 32

C. Peterson / 1989 / A New Method for Mapping Optimization Problems onto Neural Networks / International Journal of Neural Systems 1 (1) : 3 ~ 22

D. E. Van den Bout / 1988 / A Traveling Salesman Object Function That It Works / Proc ICNN 2 : 299 ~ 303

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