적응적 Multiple Kernels을 이용한 Interval Type-2 Possibilistic Fuzzy C-Means 방법A Novel Approach towards use of Adaptive Multiple Kernels in Interval Type-2 Possibilistic Fuzzy C-Means
- Other Titles
- A Novel Approach towards use of Adaptive Multiple Kernels in Interval Type-2 Possibilistic Fuzzy C-Means
- Authors
- 주원희; 이정훈
- Issue Date
- Oct-2014
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- PFCM; Interval Type-2 Fuzzy Sets; Interval Type-2 PFCM; Multiple Kernels; Fuzzy Clustering
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.24, no.5, pp.529 - 535
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 24
- Number
- 5
- Start Page
- 529
- End Page
- 535
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/24547
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2014.24.5.529
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 본 논문에서는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 클러스터링 방법에 multiple Gaussian kernels을 기반으로 한 possibilistic fuzzy C-means multiple kernels(PFCM-MK) 알고리즘을 결합하여 적응적인 하이브리드 클러스터링 방법인 multiple kernels interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM-MK) 방법을 제안 하였다. 일반적으로possibilistic fuzzy C-means(PFCM) 알고리즘은 fuzzy C-means(FCM) 알고리즘의 단점인 노이즈 민감성 및 특이점 문제와 알고리즘 초기 클러스터의 Prototype에 따라 위치가 겹치는 문제를 해결하기 위해 제안 되었다. 하지만 이 방법 역시퍼지화 파라미터 값에 따라 위와 같은 문제를 여전히 가지고 있기 때문에 이와 같은 문제를 보완하기 위해 intervaltype-2 퍼지 접근 방법을 이용 하는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘을 제안 하였다. 또한 multiple kernels 함수를 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘에 적용하여 분류하기 복잡한형태의 데이터와 노이즈가 있는 데이터에 대하여 보다 정확하고, 향상된 클러스터링을 수행할 수 있다.
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