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노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 고정원 | - |
| dc.contributor.author | 최병인 | - |
| dc.contributor.author | 이정훈 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-23T21:04:22Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-23T21:04:22Z | - |
| dc.date.created | 2021-02-18 | - |
| dc.date.issued | 2006-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/44541 | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
| dc.title | 노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘 | - |
| dc.title.alternative | Noise resistant density based Fuzzy C-means Clustering Algorithm | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 이정훈 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 논문집, v.16, no.2, pp.211 - 214 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.volume | 16 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 211 | - |
| dc.citation.endPage | 214 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Fuzzy c-means | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Noise | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Density estimation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Parzen-window | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01018363 | - |
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- ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)