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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.12
- 수록면
- 15 - 20 (6page)
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In this paper, we propose a modified fuzzy clustering algorithm which can overcome the center deviation due to the Euclidean distance commonly used in fuzzy clustering. Among fuzzy clustering methods, Fuzzy C-Means (FCM) is the most well-known clustering algorithm and has been widely applied to various problems successfully. In FCM, however, cluster centers tend leaning to high density clusters because the Euclidean distance measure forces high density cluster to make more contribution to clustering result. Proposed is an enhanced algorithm which modifies the objective function of FCM by adding a center-scattering term to make centers not to be close due to the cluster density. The proposed method converges more to real centers with small number of iterations compared to FCM. All the strengths can be verified with experimental results.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Density Independent Fuzzy C-Means
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
[단행본] - J. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with fuzzy Objective Function Algorithms / Springer
[단행본] - Sadaaki Muyamoto / 2015 / Handbook of Computational Intelligence / Springer : 293 ~ 248
[학술지(정기간행물)] - Janmenjoy Nayak / 2014 / Fuzzy C-means(FCM) Clustering Algorithm: A Decade Review from 2000 to 2014 / Systems and Technologies 32 (2) : 133 ~ 179
[학술지(정기간행물)] - Zarita Zainuddin / 2015 / An effective Fuzzy C-Means algorithm based on symmetry similarity approach / Applied Soft Computing 35 (10) : 433 ~ 448
[보고서] - Basel Abu-Jamous / 2015 / Fuzzy Clustering, Integrative Cluster Analysis in Bioinformatics, Chapter 13
[단행본] - Sadaaki Muyamoto / 2015 / Handbook of Computational Intelligence / Springer : 293 ~ 248
[학술지(정기간행물)] - Janmenjoy Nayak / 2014 / Fuzzy C-means(FCM) Clustering Algorithm: A Decade Review from 2000 to 2014 / Systems and Technologies 32 (2) : 133 ~ 179
[학술지(정기간행물)] - Zarita Zainuddin / 2015 / An effective Fuzzy C-Means algorithm based on symmetry similarity approach / Applied Soft Computing 35 (10) : 433 ~ 448
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