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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표논문집 제16권 제2호
발행연도
2006.11
수록면
211 - 214 (4page)

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Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 probabilitic 멤버쉽을 사용하는 클러스터링 방법으로서 널리 쓰이고 있다. 하지만 이 방법은 노이즈에 대하여 민감한 성질을 가진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노이즈에 민감한 성질을 보완하기 위해서 데이터의 밀도추정을 이용하여 새로운 FCM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 FCM과 비슷한 성능의 클러스터링 수행이 가능하며, 노이즈가 포함된 데이터에서는 FCM보다 더 나은 성능을 보여준다.
#Fuzzy c-means #Noise #Density estimation #Parzen-window

목차

요약
1. 서론
2. FCM, CFCM 알고리즘
3. Density Based FCM (DBFCM)
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
감사의 글
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