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노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘Noise resistant density based Fuzzy C-means Clustering Algorithm
- Other Titles
- Noise resistant density based Fuzzy C-means Clustering Algorithm
- Issue Date
- Nov-2006
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- Fuzzy c-means; Noise; Density estimation; Parzen-window
- Citation
- 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 논문집, v.16, no.2, pp.211 - 214
- Indexed
- OTHER
- Journal Title
- 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 논문집
- Volume
- 16
- Number
- 2
- Start Page
- 211
- End Page
- 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.
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- Rhee, Chung Hoon Frank
- ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)