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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Keun-Chang Kwak (Chosun University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제7호(JKIIT, Vol.13, No.7)
발행연도
2015.7
수록면
127 - 134 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.7.127

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본 논문은 입자 모델을 설계하기 위해 밀도 피크의 빠른 탐색에 근거한 개선된 조건부적인 클러스터링방법이 제안되어진다. 이 클러스터링방법은 출력공간에서 언어적인 컨텍스트를 생성하고 각각의 컨텍스트에서 입력과 출력공간의 동질성을 유지하도록 클러스터 중심들을 추정할 뿐만 아니라 지역적인 밀도지수와 고밀도 포인들로부터의 거리지수의 상관관계를 이용하여 밀도 피크들을 빠르게 탐색하여 각 컨텍스트에 대응하는 타당한 클러스터의 수를 구할 수 있다. 이렇게 함으로써 이 클러스터들은 입자 모델의 특성을 나타내는 규칙으로써 사용되어지며, 또한 이 모델은 불확실성을 포함한 출력의 형태로 예측할 수 있는 특성을 가질 수 있다. 이를 위해, 간단한 합성데이터에 대한 예제와 실세계 응용문제를 다루고 제안된 클러스터링방법에 의한 효율적인 규칙생성과 입자 모델을 설계하여 유용성과 우수성을 증명하고자 한다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Conditional Clustering and Density Peaks
Ⅲ. Design of Granular Model
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (11)

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