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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.10 No.1
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
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The fuzzy c-means (FCM) is a frequently utilized algorithm at present. Yet, the clustering quality and convergence rate of FCM are determined by the initial cluster centers, and so an improved FCM algorithm based on canopy cluster concept to quickly analyze the dataset has been proposed. Taking advantage of the canopy algorithm for its rapid acquisition of cluster centers, this algorithm regards the cluster results of canopy as the input. In this way, the convergence rate of the FCM algorithm is accelerated. Meanwhile, the MapReduce scheme of the proposed FCM algorithm is designed in a cloud environment. Experimental results demonstrate the hybrid canopy-FCM clustering algorithm processed by MapReduce be endowed with better clustering quality and higher operation speed.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. HYBIRD CANOPY-FCM CLUSTERING ALGORITHM DESIGN
Ⅲ. PARALLELIZATION OF CANOPY-FCM CLUSTERING ALGORITHM
Ⅳ. RESULTS AND DISCUSSION
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
J. Nayak, B. Naik, and H. S. Behera, “Fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm: a decade review from 2000 to 2014,” in Computational Intelligence in Data Mining-Volume 2, New Delhi: Springer India, pp. 133-149, 2015.
D. B. Hassen, H. Taleb, I. B. Yaacoub, and N. Mnif, “Classification of chest lesions with using fuzzy c-means algorithm and support vector machines,” in International Joint Conference SOCO’13-CISIS’13-ICEUTE’13, Cham: Springer International Publishing, pp. 319-328, 2014.
N. Bharill and A. Tiwari, “Handling big data with fuzzy based classification approach,” in Advance Trends in Soft Computing, Cham: Springer International Publishing, pp. 219-227, 2014.
S. R. Kannan, S. Ramathilagam, A. Sathya, and R. Pandiyarajan, “Effective fuzzy c-means based kernel function in segmenting medical images,” Computers in Biology and Medicine, vol. 40, no. 6, pp. 572-579, 2010.
X. Wang, Y. Wang, and L. Wang, “Improving fuzzy c-means clustering based on feature-weight learning,” Pattern Recognition Letters, vol. 25, no. 10, pp. 1123-1132, 2004.
D. B. Hassen, H. Taleb, I. B. Yaacoub, and N. Mnif, “Classification of chest lesions with using fuzzy c-means algorithm and support vector machines,” in International Joint Conference SOCO’13-CISIS’13-ICEUTE’13, Cham: Springer International Publishing, pp. 319-328, 2014.
N. Bharill and A. Tiwari, “Handling big data with fuzzy based classification approach,” in Advance Trends in Soft Computing, Cham: Springer International Publishing, pp. 219-227, 2014.
S. R. Kannan, S. Ramathilagam, A. Sathya, and R. Pandiyarajan, “Effective fuzzy c-means based kernel function in segmenting medical images,” Computers in Biology and Medicine, vol. 40, no. 6, pp. 572-579, 2010.
X. Wang, Y. Wang, and L. Wang, “Improving fuzzy c-means clustering based on feature-weight learning,” Pattern Recognition Letters, vol. 25, no. 10, pp. 1123-1132, 2004.
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