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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제5호
발행연도
2004.8
수록면
517 - 524 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

개선된 밀도 기반의 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 클러스터 합병
한진우 ,  전성해 ,  오경환 한국지능시스템학회 논문지 2004.08 학술저널

2003

밀도 기반의 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 클러스터 합병
한진우 ,  전성해 ,  오경환 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2003.05 학술대회자료

초록· 키워드

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1960년대 퍼지 이론이 소개된 이후 데이터 마이닝을 포함한 기계 학습 분야의 군집화 작업에서 퍼지 이론이 폭넓게 사용되었다. 퍼지 C-평균 알고리즘은 가장 많이 사용되는 퍼지 군집화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 하나의 데이터 개체가 서로 다른 소속 정도를 가지고 각 군집에 할당될 수 있도록 한다. 퍼지 C-평균 알고리즘도 K-평균 알고리즘과 같은 일반적인 군집화 알고리즘과 마찬가지로 초기 군집수와 군집 중심의 위치에 의해 최종 군집 결과의 성능 차이가 나타난다. 군집화를 위한 이러한 초기 설정은 주관적이며 이 때문에 적절치 못한 결과를 얻게 될 수도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주어진 학습 데이터의 속성을 기반으로 한 초기 군집수와 군집 중심을 결정하는 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-평균 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 격자를 사용하여 초기 군집 중심의 위치와 군집수를 결정하였다. 기존에 많이 이용되었던 객관적인 기계 학습 데이터를 이용하여 제안 알고리즘의 성능비교를 수행하였다.
#FCM #DBFCM #En-DBFCM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-Means 군집화 알고리즘
4. 실험의 설계 및 결과
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (0)

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