Применение нечетких чисел для обоснования  кластеров в методах нечеткой кластеризации

Применение нечетких чисел для обоснования кластеров в методах нечеткой кластеризации

Інші назви: Використання нечітких чисел задля обґрунтування кластерів у методах нечіткої кластеризації
An Application of Fuzzy Numbers for Cluster Validity in Fuzzy Clustering Methods

Тема: Нейросетевые и нечеткие системы

УДК: 519.237.8+510.22

URI: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/7150

Посилання: Применение нечетких чисел для обоснования кластеров в методах нечеткой кластеризации / Д.А. Вятченин // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 523-533. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

Підтримка: Исследования проводились при поддержке гранта Президиума Национальной академии наук Беларуси в соответствии с Постановлением № 157 Бюро Президиума НАН Беларуси от 11.04.2007.

Дата: 2008

Завантажень: 1417

Применение нечетких чисел для обоснования кластеров в методах нечеткой кластеризации

Анотація:

В статье рассматривается метод определения оптимального числа кластеров в нечетком с-разбиении, основанный на построении интервала значений наиболее возможного числа классов с использованием нечетких чисел. Предложена модификация FCM-CV-алгоритма и приводится результат вычислительного эксперимента.

У статті розглядається метод визначення оптимального числа кластерів у нечіткому с-розбитті, заснований на побудові інтервалу значень найбільш можливого числа класів з використанням нечітких чисел. Запропонована модифікація FCM-CV-алгоритму і наводиться результат обчислювального експерименту.

This paper considers a method of detection of the optimal number of clusters in the fuzzy c-partition based on constructing an interval of values of the most possible numbers of classes with using of fuzzy numbers. A modification of the FCM-CV-algorithm is proposed and a result of the numerical experiment is given.

Показати повний запис статті