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Improvement on Fuzzy C-Means Using Principal Component Analysis
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  • Improvement on Fuzzy C-Means Using Principal Component Analysis
  • Improvement on Fuzzy C-Means Using Principal Component Analysis
저자명
Choi. Hang-Suk,Cha. Kyung-Joon
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2006년|17권 2호|pp.301-309 (9 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper, we show the improved fuzzy c-means clustering method. To improve, we use the double clustering as principal component analysis from objects which is located on common region of more than two clusters. In addition we use the degree of membership (probability) of fuzzy c-means which is the advantage. From simulation result, we find some improvement of accuracy in data of the probability 0.7 exterior and interior of overlapped area.