Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

Improving the G-K Clustering Performance using the Modified Mountain Method

변형된 Mountain 방법을 이용한 G-K 클러스터링 성능 개선

  • 김승석 (충북대학교 전기전자공학부) ;
  • 전병석 (충북대학교 전기전자공학부) ;
  • 김주식 (충북대학교 전기전자공학부) ;
  • 유정웅 (충북대학교 전기전자공학부) ;
  • 이진국 (충주대학교 전기공학과)
  • Published : 2003.07.21
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Abstract

G-K 클러스터링이 가지는 우수한 클러스터 분류 성능에도 불구하고 데이터의 편중 및 분포 밀도에 의하여 클러스터링의 결과과 만족스럽지 못하는 경우가 발생한다. 제안된 방법에서는, G-K 클러스터링에서 데이터의 분포 및 밀도 등과 같은 다양한 조건에 대한 문제를 동시에 고려함으로써 클러스터링 결과를 개선한다. G-K 클러스터링에서 일부 파라미터의 수동적 파라미터 결정 방법을 Mountain 방법을 이용하여 능동적인 알고리즘으로 대치하여 클러스터 최적화 과정을 더욱 용이하게 한다. 이러한 클러스터링의 장점은 뉴로-퍼지 모델의 규칙 감소와 성능개선으로 나타나며 이를 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

Keywords