커널 기반의 Possibilistic C-Means 클러스터링 알고리즘

Abstract

Fuzzy Kernel C-Means(FKCM) 알고리즘은 커널 함수를 통하여 구형의 데이터뿐만 아니라 Fuzzy C-Means(FCM)에서는 분류하기 힘든 복잡한 형태의 분포를 갖는 데이터를 분류할 수 있다. 하지만 FCM과 같이 노이즈에 대해서는 민감한 성질을 가진다. 이처럼 노이즈(noise)에 민감한 성질을 보완하기 위해서 본 논문에서는 Possibilistic C-Means 알고리즘에 커널 함수를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 Kernel Possibilistic C-Means(KPCM) 알고리즘은 일반적인 데이터에 대해 FKCM과 같은 성능의 클러스터링 수행이 가능하며 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 FKCM보다 더욱 정확한 클러스터링을 수행할 수 있다.