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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허경용 (Univ. of Florida) 최세운 (Univ. of Florida) 우영운 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제13권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
177 - 185 (9page)

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클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva(GG)의 방법을 적용하여 PFCM을 개선한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
#Clustering #Fuzzy Clustering #PFCM #Gustafson-Kessel Method #Gath-Geva Method

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 클러스터링
Ⅲ. 거리 측도(Distance Measure)
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - L. A. Zadeh / 1965 / Fuzzy sets / Information and Control 8 (3) : 338 ~ 353 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - E. H. Ruspini / 1969 / A new approach to clustering / Information and Control 16 : 22 ~ 32 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Rui Xu / 2005 / Survey of Clustering Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 16 (3) : 645 ~ 678 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J. C. Dunn / 1974 / A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well separated clusters / Journal of Cybernetics 3 : 32 ~ 57 google schola 5. [단행본] - J. C. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms / Plenum google schola

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