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[국내논문] 내부클러스터를 이용한 개선된 FCM 알고리즘에 대한 연구
A Study on the Modified FCM Algorithm using Intracluster 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.9B no.2, 2002년, pp.202 - 214  

안강식 (한국해양대학교 대학원 제어계측공학과) ,  조석제 (한국해양대학교 기계정보공학부)

초록
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본 논문에서는 FCM알고리즘과 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 개선된 FCM 알고리즘을 제안한다. 개선된 FCM 알고리즘은 내부클러스터를 이용하여 클러스터 크기가 다른 경우에도 크기가 작은 클러스터에 일정한 소속정도를 부여할 수 있다. 그리고 이에 맞는 목적함수를 설계하고 검증한 후 데이터 분류에 사용하기 때문에 목적함수의 수렴성 문제를 극복할 수 있다. 그러므로 클러스터 크기가 다른 경우에 발생하는 FCM 알고리즘의 문제점과 목적함수의 수렴성에 문제가 있는 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 제안한 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과를 FCM 알고리즘, 평균 내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과와 각각 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘으로 데이터를 분류할 경우 분류 엔트로피에 의해 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a modified FCM (MFCM) algorithm to solve the problems of the FCM algorithm and the fuzzy clustering algorithm using an average intracluster distance (FCAID). The MFCM algorithm grants the regular grade of membership in the small size of cluster. And it clears up the converg...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • FCATD 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 MFCM 알고리즘을 제안하였다. MFCM 알고리즘은 내 부클러스터를 이용하므로 클러스터 크기가 다른 경우에도 크기가 작은 클러스터에 일정한 소속정도를 부여할 수 있다.
  • 본 논문에서는 FCM 알고리즘과 FCAID 알고리즘의 문제점을 극복할 수 있는 개선된 FCM(MFCM : modified FCM) 알고리즘을 제안하였다. MFCM 알고리즘은 데이터로부터 평 균 내부거리까지의 거리를 이용하여 소속 정도를 부여하기 때문에 클러스터 크기가 다른 경우에도 데이터를 잘 분류할 수 있으며 중심탐색능력을 개선할 수 있다.
  • 본 논문에서는 FCM 알고리즘과 FCAID 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 MFCM 알고리즘을 제안하였다. MFCM 알고리즘은 평균내부거리 안쪽에 속하는 데이터들의 집합인 내부클러스터를 이용하므로 클러스터 크기가 다른 경우에도 크기가 작은 클러스터에 일정한 소속정도를 부여할 수 있다.

가설 설정

  • 5로 설정한 FCAID 알고리즘의 목적 함수의 값을 나타낸다. 각 그림에서 (a)~(c)의 목적함수는 최소값으로 수렴 하는 것을 알 수 있으나, (d)의 목적함수는 최소값으로 수렴하 지 않는다. 이는 代의 값을 크게할 경우 내부클러스터 크기가 커져서 데이터 분류가 제대로 이루어지지 않고 목적함수가 발 산하는 현상이다.
  • . 최적 조건 1: X* 에서 목적함수/의기 울기 g(x*) =▽/(**) 는 0(zero) 이다(필요조건).
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참고문헌 (13)

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  13. J. C. Bezdek, 'Convergence Theory for Fuzzy c-Means : Counterexamples and Repairs,' IEEE Trans. Fuzzy Syst., September/October, 1987 

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