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데이터 마이닝 클러스터링 기술은 동일한 클러스터 내에서 유사한 특성을 나타내는 개체를 함께 그룹화하고 여러 특성을 나타내는 개체를 클러스터로 그룹화 하는데 사용된다. 클러스터링 방법은 하드 클러스터링과 소프트 클러스터링의 두 가지로 분류 할 수 있다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘(FCM), Fuzzy Possibilistic C-Means 알고리즘(FPCM) 및 Modified Fuzzy Possibilistic C-Means 알고리즘(MFPCM)과 같은 다양한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 장 · 단점을 살펴보고, 시간.공간 복잡도를 수행하고 비교 분석한다. 또한, 다양한 FCM 알고리즘을 데이터 마이닝, 의학, 이미지, 패턴 감지, 생물 정보학 및 기타 과학 및 엔지니어링 응용 프로그램과 같은 대용량의 분야에 확장 응용하여 연구할 계획이다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 다양한 FCM 알고리즘
3. 시간 · 공간 복잡도 비교
4. 결론 및 향후 연구과제
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Soumi Ghosh / 2013 / Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms / (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications 4(4)
Binsy Thomas / 2012 / Comparative Analysis Of Fuzzy Clustering Algorithms In Data Mining / International Journal of Advanced Research in Computer Science and Electronics Engineering (IJARCSEE) 1(7)
Nidhi Grover / 2014 / A study of various Fuzzy Clustering Algorithms / International Journal of Engineering Research 3(3):177~181
G. Beliakov / 2005 / Density based fuzzy c-means clustering of non-convex patterns
J. Yang / 2017 / A Method for Initializing the K-means Clustering Algorithm Using Delaunay Triangulation
Binsy Thomas / 2012 / Comparative Analysis Of Fuzzy Clustering Algorithms In Data Mining / International Journal of Advanced Research in Computer Science and Electronics Engineering (IJARCSEE) 1(7)
Nidhi Grover / 2014 / A study of various Fuzzy Clustering Algorithms / International Journal of Engineering Research 3(3):177~181
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