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이중우(Jung W. Lee),손세호(Seo H. Son),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.1
본 논문에서는 정규화된 데이터 공간과 가우스함수에 의한 산 함수 형성 그리고 형성된 산의 기울기를 이용한 산봉우리 붕괴를 특징으로 하는 개선된 산 클러스터링 방법을 제안한다. 이 개선된 방법은 기존의 Yager등에 의하여 제안된 방법이 조정해야 하는 매개변수가 3 개이고 발견된 클러스터 중심 주위에 원치 않는 다른 중심이 발생할 수 있는데 반하여 단지 하나의 매개변수 ω의 조정으로 더욱 타당한 중심을 찾아내는 점에서 유용하다 할 수 있다. 또한 매개변수 ω에 대한 적절한 선정 방법을 제시하고, 수치 자료에 대한 컴퓨터 모의실험을 통하여 개선된 산 클러스터링 방법의 유용성을 입증한다. We introduce an advanced mountain clustering method which uses a normalized data space, a gaussian type mountain function and a destruction method based on a mountain slope. This advanced method is more useful than Yager's mountain method because it needs just one parameter to tune instead of three and finds out more resonable cluster centers having no another centers neighboring to the first center. In addition, we present an adequate selection method for the only parameter ω. Finally, computer simulation results on numerical examples are presented to show the validity of the advanced mountain method.