The Society of Convergence Knowledge Transactions ISSN:2287-8920(Print) 융복합지식학회논문지

Fuzzy C-Means(FCM)은 데이터를 클러스터링 하기 위해 사용되는 알고리즘 중 하나로 다양한 분야에 응용되어 왔다. 하지만 FCM에서 데이터와 클러스터 중심간 계산을 할 때 가중치의 중복과 데이터간 거리를 고려하지 않으므로, 유니크한 가중치를 계산할 때보다 수행시간이 더 많이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 FCM 초기 중심값을 계산하기 전에 데이터를 정렬하고, 데이터간 거리를 최소로 하여 클러스터 중심값을 결정하는 개선된 MQS(Modified Quicksort) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 중간값(median)을 피봇으로 퀵정렬을 수행 후 최우측 인덱스를 하나씩 줄여나가는 기존 퀵정렬 방법을 개선하여, 피봇을 항상 중간값으로 설정해 먼 거리 이동시에도 수행시간을 감소시키는 방법이다. 이 제안된 알고리즘은 전체적인 FCM의 수행시간을 줄일 수 있음을 실험을 통해 확인 할 수 있다.