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범주형 데이터의 분류를 위한 퍼지 군집화 기법A Fuzzy Clustering Algorithm for Clustering Categorical Data

Authors
김대원이광형
Issue Date
Dec-2003
Publisher
한국지능시스템학회
Keywords
퍼지 클러스터링; 범주형 데이터; 퍼지 중심
Citation
한국지능시스템학회 논문지, v.13, no.6, pp 661 - 666
Pages
6
Journal Title
한국지능시스템학회 논문지
Volume
13
Number
6
Start Page
661
End Page
666
URI
https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/40670
DOI
10.5391/JKIIS.2003.13.6.661
ISSN
1976-9172
Abstract
본 논문에서는 범주형 데이터의 분류를 위한 새로운 기법을 제시한다. 기존의 대표적인 퍼지 군집화 방법인 k-modes 알고리즘과 fuzzy k-modes 알고리즘은 군집의 중심을 단일 값으로 표현하고, 군집에 속하는 데이터의 빈도 수에 기반한 중심 갱신 기법을 사용하였다. 이와 같은 기존의 방법들은 분류의 경계가 모호한 데이터를 군집화할 경우, 알고리즘의 각 단계에서 발생하는 분류의 에러를 보정하지 못해 최종적으로 지역해에 빠지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 군집 중심을 퍼지 집합을 이용하여 정의한다. 퍼지 군집 중심은 주어진 데이터와 군집간의 거리 관계를 퍼지 값을 이용해 표현하며, 각 군집의 중심은 데이터의 소속 정도 값을 이용해 갱신된다. 이와 같은 퍼지 중심 표현기법을 도입하여 범주형 데이터의 분류 시에 보다 세밀한 결정을 내림으로써, 인접한 군집들의 경계에서 발생하는 불확실성을 최소화한다. 기존의 대표적인 방법들과의 비교실험을 수행함으로써 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
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Kim, Dae-Won
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