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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.2
- 수록면
- 102 - 107 (6page)
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Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파리미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는(동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. PCM 알고리즘의 Uncertainty
3. Interval Type 2 Fuzzy Set
4. Interval Type 2 퍼지 PCM 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (15)
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1. [단행본] - J. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms / Plenum
2. [학술지(정기간행물)] - R. Krishnapuram / 1993 / The Possibilistic Approach to Clustering / IEEE Trans. Fuzzy Syst. 1 (2) : 98 ~ 110
3. [학술지(정기간행물)] - M. Barni / 1996 / Comments on ‘A possibilistic approach to clustering' / IEEE Trans. Fuzzy Syst. 45 : 393 ~ 396
4. [학술지(정기간행물)] - R. Krishnapuram / 1996 / The Possibilistic C-means Algorithm:Insights and recommendations / IEEE Trans.Fuzzy Sys. 4 : 385 ~ 393
5. [학술지(정기간행물)] - J. S. Zhang / 2004 / Improved possibilistic c-means clustering algorithms / IEEE Trans. Fuzzy Sys. 12 (2)
2. [학술지(정기간행물)] - R. Krishnapuram / 1993 / The Possibilistic Approach to Clustering / IEEE Trans. Fuzzy Syst. 1 (2) : 98 ~ 110
3. [학술지(정기간행물)] - M. Barni / 1996 / Comments on ‘A possibilistic approach to clustering' / IEEE Trans. Fuzzy Syst. 45 : 393 ~ 396
4. [학술지(정기간행물)] - R. Krishnapuram / 1996 / The Possibilistic C-means Algorithm:Insights and recommendations / IEEE Trans.Fuzzy Sys. 4 : 385 ~ 393
5. [학술지(정기간행물)] - J. S. Zhang / 2004 / Improved possibilistic c-means clustering algorithms / IEEE Trans. Fuzzy Sys. 12 (2)
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