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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.12
- 수록면
- 889 - 894 (6page)
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Fuzzy Kernel C-Means(FKCM) 알고리즘은 커널 함수를 통하여 구형의 데이터뿐만 아니라 Fuzzy C-Means(FCM)에서는 분류하기 힘든 복잡한 형태의 분포를 갖는 데이터를 분류할 수 있다. 하지만 FCM과 같이 노이즈에 대해서는 민감한 성질을 가진다. 이처럼 노이즈(noise)에 민감한 성질을 보완하기 위해서 본 논문에서는 Possibilistic C-Means 알고리즘에 커널 함수를 적용하였다. 제안한 Kernel Possibilistic C-Means(KPCM) 알고리즘은 일반적인 데이터에 대해 FKCM과 같은 성능의 클러스터링 수행이 가능하며 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 FKCM보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 커널 함수
3. 퍼지 커널 C-means 알고리즘(FKCM)
4. 제안 알고리즘(KPCM)
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
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[학술지(정기간행물)] - / 2002.05 / Mercer Kernel-Based Clustering in Feature Space 13 (5) : 780 ~ 784
[학술지(정기간행물)] - / 2003.09 / Fuzzy C-Means Clustering Algorithm based on Kernel Method : 49 ~ 54
[학술지(정기간행물)] - / 1993.05 / A Possibilistic Approach to Clustering 1 no. 2 : 98 ~ 110
[학술지(정기간행물)] - / / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms
[학술지(정기간행물)] - / 1996.8 / Comments on A Possibilistic Approach to Clustering 4 (3)
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