Fuzzy clustering: insights and a new approach
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3642
Tipus de documentArticle
Data publicació2004
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Fuzzy clustering extends crisp clustering in the sense that objects can
belong to various clusters with different membership degrees at the same
time, whereas crisp or deterministic clustering assigns each object to a unique
cluster. The standard approach to fuzzy clustering introduces the so-called
fuzzifier which controls how much clusters may overlap. In this paper we
illustrate, how this fuzzifier can help to reduce the number of undesired local
minima of the objective function that is associated with fuzzy clustering.
Apart from this advantage, the fuzzifier has also some drawbacks that are
discussed in this paper. A deeper analysis of the fuzzifier concept leads us to
a more general approach to fuzzy clustering that can overcome the problems
caused by the fuzzifier.
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
6-klawonn.pdf | 252,6Kb | Visualitza/Obre |