Computational Vision and Fuzzy Systems Laboratory

무기본형 기초의 퍼지 클러스터링에 대한 빠른 접근

본 논문에서는 패턴 데이터(pattern data) 의 분할(partitioning)위하여, 계산량의 단축할 수 있는 효과적인 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy clustering algorithm)을 제시한다. 본 논문에 제시된 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 첫번째 단계는, 개선된 FCM(Fuzzy C-means)방법에 의해 입력 패턴틀에 대해, 단지 두 번의 반복 수행과정만을 거쳐, 충분히 많은 개수의 초기 클러스터 중 심(center)를 결정한다. 다음 단계에서는, 본 논문에 제시될 클러스터 합치기 알고리즘(cluster merging algorithm)을 통해 각 클러스터의 부피(volume)에 따라 클러스터들을 합치는 과정(merging process)을 하게 된다. 결과적으로 일정한 제한된 개수의 무정형(amorphous)의 클러스터틀의 효과적으로 표현될 수 있다. 본 논문의 마지막에 제시될 실험 결과들은 제시된 방법의 유용성을 보여줄 것이다.