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최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다.
본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 지도 퍼지 군집화를 위한 휴리스틱 분할 진화알고리즘

3. 실험

4. 향후연구

5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-018003806