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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2004.6
수록면
369 - 374 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

Support Vector Machines 기반의 클러스터 결합 기법
최병인 ,  이정훈 한국지능시스템학회 논문지 2004.06 학술저널

2002

Support Vector Machines를 이용한 Convex 클러스터 결합 알고리즘
최병인 ,  이정훈 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2002.12 학술대회자료

초록· 키워드

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Convex한 클러스터간의 최적의 거리와 Fuzzy Convex Clustering(FCC) 방법에 의한 효과적인 클러스터 결합 알고리즘을 제시하였다. 또한 두 convex한 클러스터간의 거리 측정 방법의 문제점인 정확성과 수행속도 개선하기 위하여 Support Vector Machines(SVM) 을 이용한 빠르고 정확한 거리 측정 방법을 제시하였다. 따라서 데이터의 부적절한 표현 없이 클러스터들의 개수를 크게 더 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 제시한 알고리즘의 타당성을 위하여 여러 데이터에 대한 실험결과를 보여주므로서 제시한 알고리즘을 실제 영상 분할에 적용하여 다른 클러스터링 방법의 결과와 비교분석한다.
#Support Vector Machines #SVM #Convex Set #Clustering #Fuzzy Convex Clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Overview of Fuzzy Convex Clustering(FCC) Algorithm
3. Support Vector Machines (SVM)
4. SVM을 이용한 클러스터간 거리 측정
5. 클러스터 결합 알고리즘
6. 실험 결과
7. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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