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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.3
- 수록면
- 181 - 187 (7page)
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본 논문은 GK 클러스터링 알고리즘이 클러스터링의 볼륨을 추정할 수 없는 단점을 극복하여 GK 클러스터링의 성능 향상을 목표로 하고 있다. GK 클러스터링은 Fuzzy C-means가 확장된 알고리즘으로 클러스터의 다양한 기하학적 형태를 찾을 수 있는 특징을 갖고 있다. 이를 위해 사용하는 거리 측정 방법은 클러스터의 볼륨을 의미하는 변수 로우가 있지만 이 값을 추정하기 어렵다. 이 값을 추정하지 못하면 볼륨이 다른 클러스터를 가진 데이터는 클러스터링 알고리즘이 잘 동작하지 못한다. 본 논문은 클러스터링 평가 함수에 기반한 휴리스틱한 방법을 적용하여 로우값을 추정하였다. 로우값 추정 알고리즘을 적용한 GK 클러스터링은 클러스터들의 볼륨 차이와 관계없이 성능 향상이 된 것을 실험적으로 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅵ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
감사의 글
참고문헌
저자소개
참고문헌 (7)
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1. [학술지(정기간행물)] - Young-Il Kim / 2004 / A cluster validation relative degree of sharing / Information Sciences 168 (1) : 225 ~ 242
2. [학술지(정기간행물)] - Raghu Krishnapuram / 1999 / A Note on the Gustafson-Kessel and Adaptive Fuzzy Clustering Algorithm / IEEE Trans. Fuzzy systems 7 (4) : 453 ~ 461
3. [단행본] - David Hand / 2001 / Principles of Data Mining / A Bradford Book
4. [단행본] - Robert Babuska / 1998 / Fuzzy Modeling for Control / Kluwer Academic Publishers
5. [단행본] - Brian S. everitt / 2001 / Cluster Analysis Fourth Edition / Arnold
2. [학술지(정기간행물)] - Raghu Krishnapuram / 1999 / A Note on the Gustafson-Kessel and Adaptive Fuzzy Clustering Algorithm / IEEE Trans. Fuzzy systems 7 (4) : 453 ~ 461
3. [단행본] - David Hand / 2001 / Principles of Data Mining / A Bradford Book
4. [단행본] - Robert Babuska / 1998 / Fuzzy Modeling for Control / Kluwer Academic Publishers
5. [단행본] - Brian S. everitt / 2001 / Cluster Analysis Fourth Edition / Arnold
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