Repository at Hanyang UniversityCOLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학)ELECTRICAL ENGINEERING(전자공학부)Articles
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노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘
- Title
- 노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘
- Other Titles
- Noise resistant density based Fuzzy C-means Clustering Algorithm
- Author
- 이정훈
- Keywords
- Fuzzy c-means; Noise; Density estimation; Parzen-window
- Issue Date
- 2006-11
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Citation
- 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표논문집, v. 16, No. 2, Page. 211 - 214
- Abstract
- 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.
- URI
- http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01018363&language=ko_KRhttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/108792
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