Hopfield 네트워크를 이용한 데이터 클러스터링

Data Clustering Using Hopfield Network

데이터 클러스터링은 서로 유사한 성질을 갖는 데이터들은 동일한 클러스터에 분류하고, 이질적인 데이터는 다른 클러스터에 분류하여, 클러스터 내의 유사성은 최대로 하고 클러스터와 클러스터사이의 유사성을 최소로 하는 것을 말한다. 데이터 클러스터링은 데이터 마이닝, 기계 학습, 패턴 인식, 통계 분야 등에 다양하게 활용되고 있다. Hopfield 네트워크는 조합적 최적화 문제를 해결하는데 사용되어 좋은 결과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 Hopfield 네트워크를 사용하여 데이터 클러스터링 문제를 해결하는 알고리즘을 연구하였고, 실험을 통해 기존의 방법과 비교하였다.