퍼지 집합에 기반한 퍼지 변환은 데이터 압축과 함수 근사를 위한 방법이다. 퍼지 변환에 L2-노름을 적용한 최소제곱 퍼지 변환(Least Sqaures Fuzzy Transform)이 제안되었다. 최소제곱 퍼지 변환은 함수 근사에서 우수한 성능을 보이지만 이상치(outliers)에 민감하다. 최근에는 이상치에 강인하고 함수 근사에도 유용한, 퍼지 변환에 L1-노름을 적용한 최소절대편차 퍼지 변환(Least Absolute Deviation Fuzzy Transform)이 제안되었다. 본 논문에서는 함수 근사와 이상치 강인성 문제 측면에서 세 가지 방법의 성능을 비교한다. 실험 결과, 최소절대편차 퍼지 변환이 함수 근사 및 이상치 강인성 문제에서 다른 방법들보다 우수함을 보여주었다.

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