한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

커널 밀도 추정을 이용한 Fuzzy C-means의 초기 원형 설정

Initial Prototype Selection in Fuzzy C-Means Using Kernel Density Estimation

  • 조현학 (신라대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 허경용 (동의대학교 영상미디어센터) ;
  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Cho, Hyun-Hak (Division of Computer and Information Engineering, Silla University) ;
  • Heo, Gyeong-Yong (Visual Media Center, Dong-Eui University) ;
  • Kim, Kwang-Beak (Division of Computer and Information Engineering, Silla University)
  • 발행 : 2011.01.20
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초록

Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.

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