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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 349 - 354 (6page)
- DOI
- 10.21184/jkeia.2020.6.14.4.349
이용수
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본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.
목차
ABSTRACT
I. 서론
2. 개념그래프
3. 개념그래프기반 개념적 클러스터링 기법
4. 결론
References
요약
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Michalski, R. S. / 1980 / Knowledge acquisition through conceptual clustering : A theoretical framework and an algorithm for partitioning data into conjunctive concepts / International Journal of Policy Analysis and Information Systems 4:219~244
Michalski, R. S / 1983 / Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach / Tioga :331~363
Fisher, Douglas. / 1987 / Knowledge acquisition via incremental conceptual clustering(PDF) / Machine Learning 2(2):139~172
Fisher, Douglas H. / 1986 / Artificial Intelligence and Statistics / Addison-Wesley :77~116
Fisher, Douglas H / 1991 / Concept Formation: Knowledge and Experience in Unsupervised Learning / Morgan Kaufmann :3~43
Michalski, R. S / 1983 / Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach / Tioga :331~363
Fisher, Douglas. / 1987 / Knowledge acquisition via incremental conceptual clustering(PDF) / Machine Learning 2(2):139~172
Fisher, Douglas H. / 1986 / Artificial Intelligence and Statistics / Addison-Wesley :77~116
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