입자 군집 최적화를 이용한 데이터 클러스터링

본 논문에서는 데이터 클러스터링을 위해 PSO를 사용하는 두 가지 새로운 접근 방식을 제안합니다. 사용자 지정 군집 수의 중심점을 PSO를 통해 찾을 수 있는 방법을 보여줍니다. 그 후 알고리즘은 K-평균 클러스터링을 사용하여 초기 군집을 시드하는 방식으로 확장됩니다. 이 두 번째 알고리즘은 기본적으로 PSO를 이용하여 K-평균에 의해 형성된 클러스터를 다듬습니다. 새로운 PSO 알고리즘은 여섯 개의 데이터 세트에서 평가되었으며, K-평균 클러스터링의 성능과 비교했습니다. 결과는 두 PSO 클러스터링 기술 모두 많은 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.