A Design of Fuzzy Classifier with Hierarchical Structure

In this paper, we proposed the new fuzzy pattern classifier which combines several fuzzy models with simple consequent parts hierarchically. The basic component of the proposed fuzzy pattern classifier with hierarchical structure is a fuzzy model with simple consequent part so that the complexity of the proposed fuzzy pattern classifier is not high. In order to analyze and divide the input space, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm. In addition, we exploit Conditional Fuzzy C-Means clustering algorithm to analyze the sub space which is divided by Fuzzy C-Means clustering algorithm. At each clustered region, we apply a fuzzy model with simple consequent part and build the fuzzy pattern classifier with hierarchical structure. Because of the hierarchical structure of the proposed pattern classifier, the data distribution of the input space can be analyzed in the macroscopic point of view and the microscopic point of view. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.

계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기 설계

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.