Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

Noise resistant density based Fuzzy C-means Clustering Algorithm

노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘

  • 고정원 (한양대학교 전자 컴퓨터 제어 계측 공학과) ;
  • 최병인 (한양대학교 전자 컴퓨터 제어 계측 공학과) ;
  • 이정훈 (한양대학교 전자 컴퓨터 제어 계측 공학과)
  • Published : 2006.11.17
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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.

Keywords