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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.12
- 수록면
- 81 - 84 (4page)
이용수
초록· 키워드
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In this paper, we propose a new context clustering approach that based on a Gustafson-Kessel clustering considering the fuzzy covariance and compare with conventional clustering approaches to show improved result and conceptualization. The context clustering has many advantages including consideration of input-output causality in supervised manner even though the conventional clustering performs in unsupervised learning. Additionally, we adapt Gustafson-Kessel (GK) clustering to the context clustering to improve the performance and characteristic of the clustering in a distortion or elliptical distributions. In a simulation, we show results comparing with previous approaches.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 이론
3. 제안된 방법
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-003-000674059