Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회 학술대회논문집)
- 2001.06a
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- Pages.109-112
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- 2001
The Effect of Variable Learning Weights in Fuzzy c-means algorithm
Fuzzy c-means 알고리즘에서의 가변학습 가중치의 효과
Abstract
기존의 K-means 알고리즘은 학습벡터가 단일군집에 할당되는 방법이 crisp 이므로 다른 군집에 할당될 확률을 무시하게 된다. 따라서 군집화 작업과 관련하여 반복적인 코드북 설계 과정에서 각 학습벡터를 다중 군집으로 할당하는 Fuzzy c-means를 사용한다. 또한 Fuzzy c-means 알고리즘의 학습과정에서 구해지는 각 클래스 의 프로토타입에 가중치를 곱하여 다음 학습의 프로토타입으로 사용함으로써 Fuzzy c-means 알고리즘 적용 결과 얻어지는 코트북의 성능을 기존 알고리즘과 비교하여 개선된 Fuzzy c-means 알고리즘을 찾기 위한 근거를 마련한다.
Keywords