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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 제30권 제1호(B)
발행연도
2003.4
수록면
389 - 391 (3page)

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컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 군집화를 위한 퍼지 시스템 구조

3. 베이지안 학습을 통한 군집화 퍼지 규칙의 추출

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 연구과제

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